基于URL的网络钓鱼检测机制的研究与实现.docx
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基于URL的网络钓鱼检测机制的研究与实现.docx
基于URL的网络钓鱼检测机制的研究与实现网络钓鱼是一种利用虚假网站,诱导用户输入个人敏感信息,从而进行信息窃取或其他欺诈行为的攻击手段。根据统计数据,网络钓鱼已经成为网络犯罪中非常有影响力的攻击手段之一。为了应对这一威胁,学者和工程师们采取了多种措施。其中之一是基于URL的网络钓鱼检测机制。1.研究意义钓鱼攻击具有很高的欺骗性和隐蔽性,常常让普通用户难以辨别真伪。因此,发展一种高效的网络钓鱼检测机制对于网络安全至关重要。基于URL的网络钓鱼检测机制就是一种有效的手段,能够帮助用户和网站建立一个可靠的安全屏
基于URL的网络钓鱼检测机制的研究与实现的任务书.docx
基于URL的网络钓鱼检测机制的研究与实现的任务书一、任务背景随着互联网的普及,网络钓鱼成为了网络安全领域中非常重要的一项研究内容。在网络钓鱼中,攻击者通常会伪造一个看似可信的网站,引诱用户输入敏感信息,以达到非法获取用户个人信息和财产等目的。因此,如何及时检测到并防范网络钓鱼行为,保障用户的网络安全,成为了当前亟待解决的问题。而基于URL的网络钓鱼检测机制,作为一种有前途的解决方案,已经引起了广泛关注。二、任务目标本次任务的目标是研究并实现基于URL的网络钓鱼检测机制。具体任务包括以下几个方面:1、研究U
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集成URL新特征的网络钓鱼检测机制研究的开题报告题目:集成URL新特征的网络钓鱼检测机制研究一、研究背景随着互联网的快速发展,网络安全问题日益凸显。其中,网络钓鱼作为一种利用虚假身份欺骗用户输入个人信息的欺诈行为,给用户带来了极大的风险。虽然目前已经存在许多网络钓鱼检测机制,但是随着网络钓鱼技术的不断升级,传统的检测方法已经不能满足对新型网络钓鱼攻击的检测需求。因此,研究开展一项集成URL新特征的网络钓鱼检测机制,对于提高网络安全防护水平、保障用户信息安全具有重要的意义。二、研究内容1.URL特征提取本研
基于CNN和BiLSTM的钓鱼URL检测技术研究.docx
基于CNN和BiLSTM的钓鱼URL检测技术研究基于CNN和BiLSTM的钓鱼URL检测技术研究摘要:随着互联网的快速发展,网络安全问题也日益严重。钓鱼攻击作为一种常见的网络安全威胁,其针对用户的诱骗性很强,易误导用户泄露个人敏感信息。本文拟基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM),对钓鱼URL进行检测。实验结果表明,本文所提出的模型具有较高的检测准确率和鲁棒性,可有效降低用户受到钓鱼攻击的风险。关键词:钓鱼URL、卷积神经网络、双向长短时记忆网络、检测准确率、鲁棒性。1.引言钓鱼攻
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融合半脆弱水印和URL检测的网络钓鱼主动防御机制随着互联网和智能手机的普及,网络钓鱼攻击层出不穷,对个人和企业安全带来了威胁。为了对抗这种攻击,研究人员提出了各种各样的解决方案。其中,融合半脆弱水印和URL检测的网络钓鱼主动防御机制是一种有效的解决方案。本文将从以下几个方面介绍该机制:首先,介绍网络钓鱼的定义和分类;然后,详细阐述该机制的原理和应用;接着,分析该机制的优点和缺点;最后,探讨该机制的未来发展。一、网络钓鱼的定义和分类网络钓鱼是指攻击者通过伪装成合法的实体,如银行,电商平台等,诱骗用户点击恶意