基于active svm算法的恶意网页检测技术研究

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1、声明尸I刃本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名：卅"№11％荡2汐他年≥月巧日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：二

2、怠物蓖≥D似年弓月巧日硕士学位论文基于ActiveSVM算法的恶意网页检测技术研究摘要网络时代，以脚本语言和浏览器插件技术为基础的新兴应用层见叠出，但是伴随着享受这些应用带来的方便和快捷的同时，我们也发现，信息泄露、信息窃取、数据篡改、数据删添、计算机病毒等等各种人为攻击也越来越肆虐。针对Web威胁的网络攻击是网民受到的最主要的攻击。攻击者通过精心构造攻击代码，利用浏览器或者第三方插件的漏洞，达到攻击目的。恶意代码编写者开发出大量恶意代码，并通过多种混淆手段对恶意脚本进行混淆和变形，逃避以特征码检测技术为主代表的恶意代码检测，其中尤其以JavaScript混

3、淆代码为巨。各种混淆方式的应用产生了大量恶意代码的变种，借由因特网的时效性，迅捷性以广泛撒网式的传播方式威胁网民信息安全。这大大干扰了恶意代码的检测，成为整个web恶意代码中最为艰难的防御点。如何将此类攻击阻挡于我们计算机之外，保护网民的各类信息不受威胁，是当今社会亟待解决的问题，也是网络安全专家们前仆后继想要有所突破的问题。论文主要研究了JavaScript混淆技术，提出了基于TF．IDF算法的特征提取，加入文本分类中的权重分析，使得对JavaScript脚本的特征抽取更科学，并且实验表明，基于TF．IDF的特征提取比传统的特征提取方法性能有很大提升。本文

4、还将监督学习传统SVM的不足进行改进，提出了机器学习中主动学习策略，来简化人工操作，提高效率，实现系统的高度智能化，实验证明，基于ActiveSVM的恶意网页检测系统能在更少的样本标注，更少的人力投入情况下达到更好的性能。关键词：恶意网页，漏洞利用，HeapSpray，JavaScript混淆，TF．IDF，特征提取，ActiveSVM硕士学位论文Abstract．————————————————————————————————一AbstractInthenetworkage，theapplicationswhicharebasedontheJavaScri

5、ptandbrowserplug．incomponentsspringup．Withtheconvenientwhichtheapplicationsbringabout，moreandmoreⅨoblemsemergence，suchastheleakageofpersonalirfformation、1n内mlanontheR、datat锄pering、dataupdating、computervirus，theexploitsbytheattack贫saregettingmoreandmoredaringinrealtime．Asaresult，the

6、exploitsofthewebpage，alsomeantheexploitsofthebrowserarethemainattackshappened．TheseattacksCanexploitconvenientlyusingJavaScriptonawebslteifweaccessthepageandourbrowsershavethevulnerability·Inaddition．theJavaScriptobfuscationtechniqueisusedtohideJavaScriptcontaimngtheattackcode．Obfu

7、scationisamethodthatchangesshapeofdatainordertoavoidpattem．matcbjngdetection．VariousmethodsareusedtopreventattackmadethroughIntemetwebsites．Attackerscirc啪ventthedefensemechanismusingobfuscation，withtheen’ectivenessandpromptness，spreadlikeanet，threatthesafetyofinformation，whichmaket

8、hedetectionoft11emalicious