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基于机器学习的批量网页篡改检测方法  
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【英文篇名】 Tamper detection of numerous web pages based on machine learning
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【作者】 赖清楠; 陈诗洋; 马皓; 张蓓;
【英文作者】 Lai Qingnan; Chen Shiyang; Ma Hao; Zhang Bei; Computer Center; Peking University; School of Electronics Engineering and Computer Science;
【作者单位】 北京大学计算中心; 北京大学信息科学技术学院;
【文献出处】 华中科技大学学报(自然科学版) , Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2016年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 机器学习; 网页防篡改; 篡改检测; 网络安全; 系统设计;
【英文关键词】 machine learning; page tamper-resistant; tamper detection; network security; system design;
【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.
【英文摘要】 A numerous web pages tamper detection method was designed to cope with page tamper problem.All the registered websites of a comprehensive university were studied,and all the data in home pages were crawled and classified,corresponding detection rules were built,and an overall judgment was given for each pages.The proposed method included learning and detecting phase.Each detector standard value was trained from web pages history information in learning phase.In detecting phase,each parameter was detected,th...
【基金】 国家高技术研究发展计划资助项目(2015AA01A202)
【更新日期】 2016-12-08
【分类号】 TP393.092;TP391.41
【正文快照】 近年来,随着互联网的普及,网站已成为政府、学校、企业等组织机构信息发布和传播的重要途径,网站安全成为网络安全的重要领域.CNCERT监测发现,2015年我国境内近2.5×104个网站被篡改[1],因此提出一种高效、准确、具有良好扩展性的网页篡改检测方法是应对网页篡改问题的有效途径

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