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基于文本特征分析的钓鱼邮件检测技术研究

作　者: 彭寅
导　师: 张卫丰
学　校: 南京邮电大学
专　业: 计算机技术
关键词: 网络钓鱼钓鱼检测文本特征在线学习模型更新
分类号: TP393.098
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 63次
引　用: 1次
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内容摘要

网络钓鱼攻击主要是通过邮件方式传播的,大量的网络钓鱼攻击使得用户遭受到巨大的经济损失。巨额的损失导致用户不信任网上银行和电子商务网站,并严重影响到电子商务的发展。因此,完成对钓鱼邮件的检测,就可以有效地防止由网络钓鱼行为导致的经济损失。由此可见,钓鱼邮件检测技术的研究是一项很有意义的课题。本文的主要工作和意义在于:1.针对钓鱼邮件的发展趋势,提出几种新的特征用于检测。网络钓鱼攻击者一直在发展其攻击策略,改变钓鱼邮件的特征,从而使邮件能绕过邮件过滤器的检测。因此,邮件特征的选取也必须根据这些攻击策略的改进而有所调整,合适的特征可以提高检测效果。本文结合了当前钓鱼邮件的特点和相应的应对策略,提出几种新的钓鱼邮件的文本特征,用于钓鱼邮件的检测。实验证明,新的特征能有效地提高钓鱼邮件的检测精度。2.采用在线学习的策略,对分类器模型进行必要更新。以往的分类检测过程中,在使用标签好的训练集完成分类器模型的训练后,模型就不再更改。而固定不变的模型,无法应对所有的钓鱼邮件检测,很有可能在检测新邮件时出现分类错误的情况。因此,对分类器进行在线学习更新很有必要。通过更新,可以有效地提高模型的分类精度,降低误判率。实验结果表明,采用了在线学习策略更新分类器模型的效果好于不更新的效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-11
  1.1 研究意义  8-9
  1.2 研究目的和研究内容  9-10
  1.3 论文组成结构  10-11
第二章网络钓鱼检测方法综述  11-20
  2.1 引言  11
  2.2 常见的钓鱼攻击技术  11-14
    2.2.1 基于url 编码的技术  12-13
    2.2.2 基于Web 漏洞的技术  13
    2.2.3 基于伪造Email 地址的技术  13-14
    2.2.4 基于浏览器漏洞的技术  14
  2.3 网络钓鱼检测的现状  14-19
    2.3.1 基于黑白名单的钓鱼攻击检测  15-16
    2.3.2 基于网站链接的钓鱼攻击检测  16
    2.3.3 基于视觉相似的钓鱼攻击检测  16-18
    2.3.4 基于网站拓扑的钓鱼网站检测  18
    2.3.5 结合分类器的检测技术  18-19
  2.4 本章小结  19-20
第三章基于文本特征分析的钓鱼攻击检测  20-35
  3.1 引言  20
  3.2 钓鱼攻击检测概述和存在的问题  20-21
  3.3 钓鱼邮件的文本特征提取  21-29
    3.3.1 钓鱼邮件的词汇特征提取  22-26
    3.3.2 钓鱼邮件的扩展特征提取  26-27
    3.3.3 结合抗混淆特征  27-29
  3.4 邮件检测试验  29-34
    3.4.1 钓鱼邮件的检测过程  29-30
    3.4.2 数据集来源和相关评价指标  30-31
    3.4.3 实验数据及其分析结果  31-34
  3.5 本章小结  34-35
第四章基于在线学习的分类器模型更新  35-56
  4.1 引言  35
  4.2 在线学习算法的概述  35-36
  4.3 PA 算法模型  36-43
    4.3.1 PA 算法模型的概述  36-38
    4.3.2 误差损失的通式化  38
    4.3.3 可实现情况下的算法分析  38-41
    4.3.4 算法误差约束的证明  41-43
    4.3.5 不可实现情况的算法调整  43
  4.4 CW 算法模型  43-49
    4.4.1 CW 算法模型的概述  44
    4.4.2 分类器模型的分布  44-45
    4.4.3 更新规则推演  45-49
  4.5 CW 算法的相关改进  49-53
    4.5.1 AROW 算法的推导  50-52
    4.5.2 AROW 算法的优点  52-53
  4.6 实验  53-55
    4.6.1 实验数据来源  53
    4.6.2 实验内容概要  53-54
    4.6.3 实验结果分析  54-55
  4.7 本章小结  55-56
第五章总结和展望  56-58
  5.1 本文所作研究内容  56-57
  5.2 未来的研究方向  57-58
致谢  58-59
攻读硕士期间发表的论文  59-60
攻读硕士期间发表的专利申请  60-61
缩略词  61-62
图表清单  62-63
参考文献  63-67

基于文本特征分析的钓鱼邮件检测技术研究

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