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一种钓鱼网站鉴别系统及鉴别方法

发布时间: 2023-06-27

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 技术服务
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
一种钓鱼网站鉴别系统及鉴别方法，包括已知解析单元、未知解析单元和检测模块，其中，已知解析单元至少包括第一特征提取模块和分类训练模块，第一特征提取模块用于提取已知钓鱼网站URL或源码的特征向量，分类训练模块用于对已知钓鱼网站URL或源码的特征向量进行分类训练得到的特征模型，并存入检测模块中；未知解析单元至少包括第二特征提取模块，第二特征提取模块用于提取未知网站URL或源码的特征向量，并存入检测模块中。本发明提供一种钓鱼网站鉴别系统及鉴别方法，学习效率高、分类训练速度快、训练时间短，提高了钓鱼网站的鉴别速度，另外，采用多特征向量提取方法有助于增加分类的精度，提高特征向量分类的准确性。
成果亮点
所述已知解析单元还包括 第一获取模块（32)，所述第一获取模块（32)与所述第一特征提取模块（31)连接，用于获取 已知钓鱼网站的U化或源码，并发送至所述第一特征提取模块（31)。所述未知解析单元还包括 第二获取模块（12)，所述第二获取模块（12)与所述第二特征提取模块（11)连接，用于获取 未知网站的U化或源码，并发送至所述第二特征提取模块（11)。 包括W下步骤： (1) 获取已知钓鱼网站的册L或源码，提取已知钓鱼网站m?L或源码的特征向量； (2) 对已知特征向量进行分类训练解析，建立特征模型； (3) 获取未知网站的URL或源码，提取未知网站URL或源码的特征向量； (4) 将未知特征向量与所述特征模型进行对比分析，做出判定。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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