基于页面敏感特征的金融类钓鱼网页检测方法

• 作者: 付俊 刘可 张峰 林家富 胡向东 郭智慧
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 金融网页 敏感特征 文本特征值 图像相似度 钓鱼检测
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 31-38
• 页数: 8页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 6218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2017.00122

摘要

提出一种基于页面敏感特征的金融类钓鱼网页检测方法,通过获取网页超文本标记语言特定标签中的文本信息,利用适合中文的多模式匹配算法(AC_SC,AC suitable for Chinese)匹配出敏感文本条数,计算出敏感文本特征值;定位截取网页的logo图像,采用PCA-SIFT算法提取图像特征,并与预先建立的网页logo图像库进行匹配,计算出logo图像相似度;基于文本特征值和图像相似度实现对金融类钓鱼网页的判定.实验结果表明,该方法具有很强的针对性和时效性,并能取得不低于97％的召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡向东	重庆邮电大学自动化学院	90	981	16.0	28.0
2	张峰		18	63	5.0	7.0
3	林家富	重庆邮电大学自动化学院	4	12	2.0	3.0
4	刘可	重庆邮电大学自动化学院	3	12	2.0	3.0
5	付俊		12	33	4.0	5.0
6	郭智慧		3	17	3.0	3.0