基于异常特征的钓鱼网站URL检测方法_黄华军1

简介：
本文提出了一种基于异常特征识别的钓鱼网站URL检测方法，由作者黄华军研究发表。该方法旨在提高对网络欺诈行为的防范能力，确保用户信息安全。 网络钓鱼是一种利用社会工程学原理的攻击手法，通常通过垃圾邮件、即时通讯工具或虚假广告等方式诱使用户访问伪造网站以获取敏感信息如用户名、密码及银行卡号等。识别此类攻击的关键在于分析钓鱼网站URL的独特构造和词汇特征。 本段落提出了一种基于异常特征检测钓鱼网站的方法。该方法首先研究了12个特征，其中4个为结构特性（例如：长度、顶级域名、子域名以及路径和查询参数）；8个则为词汇特性（如包含敏感词“login”、“password”，拼写错误的单词或短语，随机字符及编码混淆等）。此外，研究还发现某些钓鱼网站会使用IP地址替代域名。 实验中采用支持向量机作为分类器，并对PhishTank平台上的7291条数据进行了测试。结果显示该方法能够正确识别出其中的7134条钓鱼URL，准确率高达97.85%，证明了异常特征检测的有效性。 网络钓鱼防御技术包括但不限于：网站检测、垃圾邮件过滤及域名解析终止等措施。而基于URL的检测技术的重要性在于它能在用户访问前预警潜在威胁，从而保护个人隐私安全不受侵害。本段落的研究成果为改进现有算法提供了新思路和实践依据。 总体而言，在网络安全领域中针对钓鱼网站的识别研究至关重要；通过深入分析URL结构与词汇特征可以提高防御系统的准确性并减少由此类攻击带来的损失。未来可能还会涉及更复杂的特征提取、深度学习模型的应用以及实时威胁情报整合，以进一步提升检测效率及防范新型网络欺诈行为。