基于深度学习的网页篡改远程检测研究

• 作者: 严梓宸 印杰 牛博威 蒋宇翔 郭延文
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网页篡改 暗链检测 深度学习 神经网络 网络表示学习
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 49-54
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2020.44.01.008

摘要

为了更为精确和全面地对网页篡改攻击进行远程检测,基于语料库建设和深度学习方法改进了检测过程.大规模获取了可能被篡改攻击的网页,并基于语料库建设方法,人工建立了网页篡改数据库.基于深度神经网络,提出了融合文本特征、结构特征和网络特征的自动检测算法.该文提出的方法可以判断网页是否被篡改和被篡改的类型.经过实验,该文提出的方法在测试数据集上的精确率、召回率和F值分别为为95.6％、96.7％和96.1％,显著超过基准方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	印杰	江苏警官学院计算机信息与网络安全系	9	18	3.0	4.0