一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法

摘要：

针对钓鱼攻击者常用的伪造HTTPS网站以及其他混淆技术,借鉴了目前主流基于机器学习以及规则匹配的检测钓鱼网站的方法RMLR和PhishDef,增加对网页文本关键字和网页子链接等信息进行特征提取的过程,提出了Nmap-RF分类方法.Nmap-RF是基于规则匹配和随机森林方法的集成钓鱼网站检测方法.根据网页协议对网站进行预过滤,若判定其为钓鱼网站则省略后续特征提取步骤.否则以文本关键字置信度,网页子链接置信度,钓鱼类词汇相似度以及网页PageRank作为关键特征,以常见URL、Whois、DNS信息和网页标签信息作为辅助特征,经过随机森林分类模型判断后给出最终的分类结果.实验证明,Nmap-RF集成方法可以在平均9～10 μs的时间内对钓鱼网页进行检测,且可以过滤掉98.4%的不合法页面,平均总精度可达99.6%.

关键词：钓鱼网页、集成学习、规则匹配、钓鱼网页混淆技术

所属期刊栏目：55

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61433012,61562082,61303231

在线出版日期：2019-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：81-88,200