基于URL特征检测的违法网站识别方法

• 作者: 凡友荣 姜国庆 杨涛 王永剑
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: URL特征 违法网站识别 网站相似度 聚类 访问路径
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 171-177
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 5324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2018.03.029

摘要

为高效识别违法网站,提出一种基于URL特征检测的识别方法.基于报文请求行信息中用户访问路径的分级特点,构建基于路径相似度的网站相似度计算模型,并使用Python编程语言实现模型的分布式计算.采用Fast Unfolding算法进行网站聚类并抽取违法网站的URL特征,从中筛选出准确率高、具有特定含义的特征作为有效的违法网站特征,并通过检测未知网站是否具有违法网站的URL特征识别出违法网站.实验结果证明,该方法能有效度量同类网站间的关联程度,结合Fast Unfolding算法能有效区分不同类型的网站.与基于URL词法特征、HTML、语义特征的违法网站识别方法相比,其F-Measure值最高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨涛		18	107	4.0	10.0
3	王永剑		10	42	3.0	6.0
5	凡友荣		4	10	2.0	3.0
13	姜国庆		4	7	2.0	2.0