基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
网络钓鱼(Phishing)攻击在电子商务和电子金融中普遍存在.该文分析Phishing页面敏感特征,提出一种防御Phishing攻击的Web页面检测算法.该算法通过分析Web页面的文档对象模型来提取Phishing敏感特征,使用BP神经网络检测页面异常程度,利用线性分类器判断该页面是否为Phishing页面.该算法成功过滤了Phishing页面,有效地阻止了Phishing攻击.
推荐文章
多特征的网络钓鱼检测算法研究
网络钓鱼
特征提取
随机森林
支持向量机
基于SVM主动学习算法的网络钓鱼检测系统
网络钓鱼
支持向量机
主动学习算法
分类器
敏感特征
基于图挖掘的网络钓鱼检测算法
网络钓鱼
行为模式
图挖掘
置信传播
基于URL语言特征的钓鱼网站检测算法
钓鱼网站
统一资源定位符(URL)
语言特征
基元
敏感度
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 网络钓鱼Web页面检测算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 网络钓鱼 Web页面检测算法 BP神经网络
年,卷(期) 2008,(20) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 161-163
页数 3页 分类号 TP309
字数 4174字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.20.059
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 袁津生 北京林业大学信息学院 24 242 9.0 14.0
2 郭敏哲 北京林业大学信息学院 4 53 3.0 4.0
3 王雅超 北京林业大学信息学院 7 51 4.0 7.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (25)
同被引文献  (13)
二级引证文献  (138)
2008(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(6)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(1)
2012(8)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(4)
2013(31)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(24)
2014(23)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(22)
2015(19)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(17)
2016(27)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(24)
2017(12)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(12)
2018(16)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(14)
2019(13)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(13)
2020(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
网络钓鱼
Web页面检测算法
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导