基于统计和SVM分类的网页隐秘信息检测

• 作者: 王剑锋 田苗苗 缪海波 陈至立 黄刘生
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 网页信息隐藏 检测 统计 SVM分类
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机体系结构与信息安全
• 页码范围: 1221-1225
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 7416字
• 语种: 中文

摘要

网页信息隐藏能够在网页中嵌入秘密信息,让第三方浏览网页时觉察不到秘密信息的存在.最近已经有多种实用的工具可以方便地在网页中隐藏信息,尤其对于普遍使用的基于属性顺序的网页信息隐藏技术,目前还没有相应的检测方案.本文提出了一种有效的检测方案来解决这个问题.为了检测网页中是否隐藏了秘密信息,该方法建立了均值距离和方差这两个统计量,然后利用SVM分类技术来区分正常网页和嵌入秘密信息的网页.实验结果表明该方法能够以高达90％的检测率来有效地判断一个网页是否包含了隐秘信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄刘生	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	134	1203	17.0	28.0
5	田苗苗	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	16	176	6.0	13.0
9	王剑锋	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	6	41	3.0	6.0
13	陈至立	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	1	6	1.0	1.0
17	缪海波	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	1	6	1.0	1.0