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网页篡改检测模型的研究与实现的任务书
任务书
一、任务概述
本次任务是研究与实现网页篡改检测模型。在互联网时代，网络篡改已经成为互联网安全领域的一大难题，网页被篡改不仅会对网站运营带来负面影响，更会威胁用户个人信息的安全性，因此研究与实现一种高效的网页篡改检测模型具有重要的意义。
二、任务内容
1.调研与分析
对已有的网页篡改检测模型进行调研，包括传统机器学习方法、深度学习方法、自然语言处理方法和图像处理方法等。针对每种方法进行分析比较，选择最优方案作为本次实现的模型的基础。
2.数据集准备
搜集并整理可用于训练模型的网页篡改数据集，保证数据集的真实性和可靠性。数据集应包括原始网页和篡改网页，并标记每个篡改页面的位置和类型。
3.模型建立与训练
基于已选定的方法，建立网页篡改检测模型，通过训练数据集让模型不断学习、调整。在训练过程中，需要考虑模型的准确性、精确度和召回率等指标，不断优化模型的性能。
4.模型测试与评估
完成模型训练后，需要对模型进行测试，包括使用测试数据集进行测试以及在实际应用中的测试。评估模型性能，包括精确度、召回率、准确性和F1值等指标，检验模型的可靠性和鲁棒性。
5.模型应用
将训练好的网页篡改检测模型应用于实际场景，如互联网站点、网络安全监管等，评估其在实际场景中的应用效果。同时，不断优化模型，在实际应用中保持高效、稳定、准确的性能。
三、任务计划
1.第1-2周：调研并确定研究方案，初步搜集数据集并进行简单处理。
2.第3-4周：基于已确定的方法，完成网页篡改检测模型的建立和初步训练，并初步测试模型性能。
3.第5-6周：继续训练模型，进一步调整和优化模型，并在更多的数据集上进行测试和评估模型性能。
4.第7-8周：完成模型的应用实验，并对模型进行进一步优化，提高模型的性能和稳定性。
5.第9-10周：完成报告撰写和提交。
四、参考文献
1.伍洁.基于机器学习的网站篡改检测技术研究[J].电子技术与软件工程,2019,18(05):221.
2.梁左平.基于深度学习的网页篡改检测方法研究[D].江西财经大学,2019.
3.林家彬,吴庆国.基于自然语言处理的网站篡改检测技术[J].科技创新与应用,2019,03(13):50-51.
4.Paul,S.,Kumar,P.,Surianarayanan,S.,etal.Image-basedTamperDetectiononWebPages[C].2018IEEE/WIC/ACMInternationalConferenceonWebIntelligence(WI).
5.LiuY,HeS,GuL,etal.Identifyingwebpagealterationthroughfeature-basedclassificationalgorithms[C].InternationalConferenceonWirelessAlgorithms,Systems,andApplications.Springer,Cham,2019:137-149.