基于测量的学术期刊网站仿冒行为特征分析及识别研究

摘要

互联网技术的快速发展与普及，给人们生活带来了极大的方便，网络上的交易也变得越来越频繁，同时也给网络犯罪提供了平台，利用网络钓鱼进行犯罪的现象迅速增加，不仅给人们造成了严重的经济损失，给社会的信任带来严重的挑战，还扰乱了网络秩序。近年，在网上输入任何一本期刊的刊名，搜索结果便会出现至少三到五个投稿网站，其搜索结果中只有一个真实的投稿网站，其余的都是假冒的投稿网站，而研究人员在学术期刊投稿网站上还没有设计出完整的反钓鱼检测技术。本文根据这一网络现象，在学术期刊网站检测这一领域，提出一种假冒学术期刊网站检测技术，来有效保护用户隐私，维护学术社区的秩序。
　　本论文对国内外反钓鱼检测技术进行了研究与分析，结合学术期刊投稿网站的特征，提出了一种假冒学术期刊网站检测技术。本论文首先使用期刊刊名为关键词，通过搜索引擎爬取到所有真假学术期刊网站的 URL，然后通过解析工具和Whois查询提取 URL特征、网页内容特征和域名信息特征，对提取的特征量进行统计与分析，通过比较真假学术期刊网站各特征之间的区别，选取合适的特征值，并计算其特征值的权值，再利用 SVM（Support Vector Machine）分类学习算法训练分类器，最后利用分类器对学术期刊投稿网站进行分类和鉴别。
　　对于每个特征值在各真假网站中出现的频率有所不同，本文提出了一种更有效的方法替代了传统的布尔型值数型，通过计算每个特征值在真假网页中出现的频率后，赋予它们不同的权重，这样就可以很好的体现每个特征值在检测时的重要程度。实验表明，给每个特征值使用权重来标注比给每个特征值使用布尔型来标注的检测准确率要高。

目录

声明

第1章 绪 论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文的研究内容与结构

第2章 网络钓鱼攻击及检测相关技术介绍

2.1网络钓鱼和假冒网站

2.2假冒网站的检测技术

2.3本章小结

第3章 学术期刊网站仿冒行为特征提取与分析

3.1基本概念

3.2 网站特征值的提取与分析

3.3本章小结

第4章 检测学术期刊假冒网站的改进方法

4.1基本概念

4.2基于SVM的学术假冒检测流程

4.3基于特征值的学术假冒网站检测流程

4.4本章小结

第5章 实验结果与分析

5.1实验环境

5.2实验过程

5.3实验结果分析

5.4本章小结

结论

参考文献

附录A 攻读学位期间发表的专利

致谢