| 基于JavaScript的轻量级恶意网页异常检测方法 |
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| 引用本文： | 马洪亮,王伟,韩臻. 基于JavaScript的轻量级恶意网页异常检测方法[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2014, 0(11): 34-38 |
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| 作者姓名： | 马洪亮 王伟 韩臻 |
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| 作者单位： | 1. 北京交通大学计算机与信息技术学院，北京100044; 石河子大学信息科学与技术学院，新疆石河子832000
2. 北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044 |
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| 基金项目： | 教育部高校创新团队资助项目(IRT201206)；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120009110007，20120009120010)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012JBZ010，2013JBM025)． |
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| 摘 要： | 为了有效检测恶意Web网页,提出一种基于JavaScript代码基本词特征的轻量级分析方法.首先利用抓捕器获取页面中的全部源代码并从中分离出JavaScript代码,再将全部JavaScript代码用自定义的基本词表示,然后利用最近邻(K-NN)、主成分分析(PCA)和支持向量机(One-class SVM)等三种机器学习算法通过异常检测模式检测恶意网页.实验结果表明:每种算法的检测时间开销都较小,当选用PCA算法时,检测系统在1%误报率的情况下能达到90%的检测率,同时检测系统对网页的平均有效检测速率达250s-1.
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| 关 键 词： | 异常检测 恶意Web网页 主成分分析 Web安全 机器学习 |
Lightweight method for detecting JavaScript-based malicious Web pages |
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| Ma Hongliang , Wang Wei , Han Zhen. Lightweight method for detecting JavaScript-based malicious Web pages[J]. JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE, 2014, 0(11): 34-38 |
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| Authors: | Ma Hongliang Wang Wei Han Zhen |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | anomaly detection malicious Web pages principal component analysis Web security machine learning |
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