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基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测
1
作者
闫培玲
刘俊娟
高志宇
《吉林大学学报(理学版)》
2025年第6期1731-1736,共6页
针对恶意Web网页链接和插件通过不断混淆和变形附着在其他文件内,使传统检测方法难以实现精准检测的问题,提出一种基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测方法.首先,提取attribute类、keyword类、var类和word类Web网页攻击...
针对恶意Web网页链接和插件通过不断混淆和变形附着在其他文件内,使传统检测方法难以实现精准检测的问题,提出一种基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测方法.首先,提取attribute类、keyword类、var类和word类Web网页攻击的特征,并将其转换为8维敏感特征向量,计算其对应实数值.其次,将We b网页和实数值一起输入到多模态深度神经网络中进行训练.最后,通过Web页面分类器输出得到精准的攻击重定向混淆检测结果.实验结果表明,该方法的检测率约为98%,可在保证较高检测率的前提下实现对Web网页攻击重定向混淆的有效检测.
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关键词
多模态深度神经网络
web网页攻击重定向混淆检测
TF-IDF算法
非线性激励单元
损失函数
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职称材料
混淆恶意JavaScript代码的检测与反混淆方法研究
被引量：
19
2
作者
马洪亮
王伟
韩臻
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期1699-1713,共15页
针对混淆恶意JavaScript代码很难被检测以及很难被反混淆的问题,深入分析了混淆JavaScript代码的外部静态行为特征和内部动态运行特征.提出一种检测混淆与反混淆方法,设计并实现了一个原型系统.系统通过静态分析检测混淆,通过动态分析...
针对混淆恶意JavaScript代码很难被检测以及很难被反混淆的问题,深入分析了混淆JavaScript代码的外部静态行为特征和内部动态运行特征.提出一种检测混淆与反混淆方法,设计并实现了一个原型系统.系统通过静态分析检测混淆,通过动态分析进行反混淆.静态分析只使用正常行为数据进行训练,采用主成分分析(PCA)、单分类支持向量机(One Class SVM)和最近邻(K-NN)算法检测混淆.动态分析分为两个步骤:首先遍历混淆代码抽象语法树(Abstract Syntax Tree)的节点;其次根据节点类型跟踪并分析节点上的相关变量,利用相关的变量终值进行反混淆.从真实环境中收集了总数为80 574条JavaScript正常与混淆恶意代码用于测试.大量的实验结果表明,在选用主成分分析算法时,在误报率为0.1%时,系统对混淆恶意JavaScript代码的检测率能达到99.90%.与此同时,文中提出的反混淆方法对超过80%的混淆代码能进行有效反混淆.
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关键词
混淆
web
安全
反
混淆
恶意
网页
异常
检测
JAVASCRIPT
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职称材料
题名
基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测
1
作者
闫培玲
刘俊娟
高志宇
机构
河南中医药大学信息技术学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
2025年第6期1731-1736,共6页
基金
全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究项目(批准号:2023-AFCEC-243)
河南省高等学校重点科研项目(批准号:24A630021)
教育部产学合作协同育人项目(批准号:231100440174038).
文摘
针对恶意Web网页链接和插件通过不断混淆和变形附着在其他文件内,使传统检测方法难以实现精准检测的问题,提出一种基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测方法.首先,提取attribute类、keyword类、var类和word类Web网页攻击的特征,并将其转换为8维敏感特征向量,计算其对应实数值.其次,将We b网页和实数值一起输入到多模态深度神经网络中进行训练.最后,通过Web页面分类器输出得到精准的攻击重定向混淆检测结果.实验结果表明,该方法的检测率约为98%,可在保证较高检测率的前提下实现对Web网页攻击重定向混淆的有效检测.
关键词
多模态深度神经网络
web网页攻击重定向混淆检测
TF-IDF算法
非线性激励单元
损失函数
Keywords
multimodal deep neural network
web
page attack redirection confusion detection
TF-IDF algorithm
nonlinear excitation unit
loss function
分类号
TP364 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
混淆恶意JavaScript代码的检测与反混淆方法研究
被引量：
19
2
作者
马洪亮
王伟
韩臻
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
石河子大学信息科学与技术学院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期1699-1713,共15页
基金
上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室
教育部高校创新团队项目(IRT201206)
+4 种基金
教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20120009110007
20120009120010)
教育部留学回国人员科研启动基金项目(K14C300020)资助
博士点基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2015JBM025)
文摘
针对混淆恶意JavaScript代码很难被检测以及很难被反混淆的问题,深入分析了混淆JavaScript代码的外部静态行为特征和内部动态运行特征.提出一种检测混淆与反混淆方法,设计并实现了一个原型系统.系统通过静态分析检测混淆,通过动态分析进行反混淆.静态分析只使用正常行为数据进行训练,采用主成分分析(PCA)、单分类支持向量机(One Class SVM)和最近邻(K-NN)算法检测混淆.动态分析分为两个步骤:首先遍历混淆代码抽象语法树(Abstract Syntax Tree)的节点;其次根据节点类型跟踪并分析节点上的相关变量,利用相关的变量终值进行反混淆.从真实环境中收集了总数为80 574条JavaScript正常与混淆恶意代码用于测试.大量的实验结果表明,在选用主成分分析算法时,在误报率为0.1%时,系统对混淆恶意JavaScript代码的检测率能达到99.90%.与此同时,文中提出的反混淆方法对超过80%的混淆代码能进行有效反混淆.
关键词
混淆
web
安全
反
混淆
恶意
网页
异常
检测
JAVASCRIPT
Keywords
obfuscation
web
security
de-obfuscation
malicious
web
page
anomaly detection
JavaScript
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测
闫培玲
刘俊娟
高志宇
《吉林大学学报(理学版)》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
混淆恶意JavaScript代码的检测与反混淆方法研究
马洪亮
王伟
韩臻
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
19
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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