基于机器学习的批量网页篡改检测方法

• 作者: 张蓓 赖清楠 陈诗洋 马皓
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 网页防篡改 篡改检测 网络安全 系统设计
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 网络空间安全
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.161104

摘要

针对网页篡改问题，设计了一种基于机器学习的批量网页篡改检测方法．以一所综合性大学所有注册网站为研究对象，通过抓取网站首页面的所有信息，对抓取数据进行分类建立对应的检测规则，综合判断网页是否存在篡改．该方法分为学习阶段和检测阶段，学习阶段根据网页历史信息获取各个检测器的标准值，检测阶段对待检测网页的各个参数进行检测，综合多个检测器的输出，反馈检测结果，若结果为误报，则系统进行重新训练修正参数．以实际发生的网页篡改案例为依据，进行网页篡改模拟，并对误报率和漏报率进行了分析，结果表明：当检测数据集窗口大小为11，报警阈值为2时，误报率为1．183％，漏报率为0．878％，获得了最优的效果．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马皓	北京大学计算中心	22	69	5.0	7.0
2	张蓓	北京大学计算中心	47	208	8.0	12.0
3	赖清楠	北京大学计算中心	3	4	1.0	2.0
4	陈诗洋	北京大学信息科学技术学院	1	4	1.0	1.0