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   毕业论文 网页挂马攻击检测,说明书共26页,11393字。
  摘要
  在分析当前网页挂马检测防御手段缺陷的基础上,提出了一种新型的基于HTTP会话统计特征的网页挂马攻击实时检测方法。该方法分析了用户访问正常网页与挂马网页时,HTTP会话过程所表现的统计特征的区别,采用基于HTTP会话特征集及有监督的机器学习技术,建立了能有效识别挂马网页的分类模型。实验表明,基于低维特征向量与有监督学习的网页分类模型能实现精确的挂马网页检测,达到93.6% 的检测率以及0.07%的低误检率。
  关键词:网页挂马;HTTP会话特征;机器学习
  
  目 录
  1引言 1
  2当前检测防御手段的缺陷 2
  3基于网页HTTP会话过程的检测方案 4
  4挂马网页特征分析 6
  4.1白名单 6
  4.2头部相关特征 7
  4.2.1重定向链接层数 7
  4.2.2不完整头部信息域的请求数量 9
  4.2.3不同User-Agent信息域的数量 9
  4.2.4不同类型文件的请求数量 9
  4.3域名相关特征 10
  4.3.1站点IP地址分布 10
  4.3.2域名词汇特征 11
  4.3.3引用不同类别外部域名特征 12
  4.3.4域名段数特征 13
  4.3.5典型的可疑特征 13
  4.4特征小结 14
  5模型训练与测试 15
  5.1分类模型 15
  5.2分类模型性能比较 15
  5.3特征比较 16
  5.4样本分布评价 18
  5.5讨论 18
  6小结 20
  参考文献 21
  致谢 23
 


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