基于深度学习的网页篡改远程检测研究

作者：印杰; 蒋宇翔; 牛博威; 严梓宸; 郭延文

来源：南京理工大学学报, 2020, 44(01): 49-54.

DOI：10.14177/j.cnki.32-1397n.2020.44.01.008

• 网页篡改
• 暗链检测
• 深度学习
• 神经网络
• 网络表示学习

为了更为精确和全面地对网页篡改攻击进行远程检测,基于语料库建设和深度学习方法改进了检测过程。大规模获取了可能被篡改攻击的网页,并基于语料库建设方法,人工建立了网页篡改数据库。基于深度神经网络,提出了融合文本特征、结构特征和网络特征的自动检测算法。该文提出的方法可以判断网页是否被篡改和被篡改的类型。经过实验,该文提出的方法在测试数据集上的精确率、召回率和F值分别为为95.6%、96.7%和96.1%,显著超过基准方法。

• 单位
  计算机软件新技术国家重点实验室; 南京大学; 江苏警官学院