恶意网站

作品数：290被引量：30H指数：2
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基于机器学习的恶意网站分类研究被引量：1
《电脑知识与技术》2024年第20期92-97,共6页聂碹 乃皮沙·艾斯卡尔 谢志杰 高福阳 李轩 张志豪 
随着社会信息化的发展,各类网站不断增多,为人们提供信息获取、购物和日常生活所需的便利。然而,随之而来的是恶意网络攻击的不断增加。目前,基于Web的攻击已成为网络安全主要威胁之一,恶意网站识别问题迫在眉睫。该研究以机器学习为基...
关键词：机器学习 数据采集 WEB安全 恶意网站 监督式学习 
计算机信息设备中的恶意软件检测与防御策略
《计算机产品与流通》2024年第2期133-135,共3页邓杰仁 
随着互联网的普及和信息技术的发展,恶意软件已经成为威胁计算机系统和网络安全的主要因素之一。恶意软件的传播速度快,破坏力强,给个人和组织带来了巨大的损失。一、恶意软件的概述(一)恶意软件的概念恶意软件,又称恶意程序,是指那些...
关键词：恶意软件 计算机系统 传播速度 防御策略 下载软件 恶意网站 恶意程序 电子邮件 
面向家庭网络的多模态预训练恶意网站识别算法被引量：1
《网络空间安全》2023年第2期52-56,共5页张昕 丰阳露 周志龙 路晓明 智绪龙 
[目的/意义]黑灰产业通过大量的恶意网站,严重地危害着家庭网络安全.有效地识别恶意网站,对于打击黑灰产业犯罪具有重要意义.传统的恶意网站识别算法,无论是基于规则匹配或是机器学习,都会因为有标注的恶意样本过少而成为"瓶颈".[方法/...
关键词：网页预训练 网页结构特征 交叉注意力 近邻查找 深度学习 网络安全 
盘点那些年一起用过的网络安全工具
《计算机与网络》2021年第14期29-31,共3页郭炳昕 
Malwarebytes这是一个检测和删除恶意程序的软件,包括蠕虫,木马,后门,流氓,拨号器,间谍软件等,快如闪电的扫描速度,具有隔离功能,并让您能方便地恢复。其包含额外的实用工具,以帮助手动删除恶意软件,分为两个版本,Pro和Free,Pro版相比与...
关键词：间谍软件 恶意软件 恶意网站 恶意程序 实时监控 实用工具 隔离功能 WARE 
访问恶意网站告警系统的设计与实现
《科学技术创新》2020年第33期77-78,共2页潘卿 
互联网上存在很多恶意传播病毒的网站和假冒的欺骗网站,不知情的用户访问这些网站后有可能被感染上病毒,或者被欺骗。基于对网络嗅探技术的简要分析,研究了网络数据包的捕获机制,根据网页推送的需求基于WinPcap在Windows平台下设计实现...
关键词：网络嗅探器 数据包捕获 数据包分析 推送 TCP通信 
通过零信任实现灵活的安全性被引量：2
《网络安全和信息化》2020年第7期117-119,共3页李先龄 
当下企业内部网络系统也变得不再安全,零信任模型是解决企业内网安全问题行之有效的方法。在实施零信任之时,请牢记本文所述的几个关键点。在“新冠”病毒疫情流行时期,网络攻击者经常针对用户展开网络钓鱼活动,特别是利用疫情相关信息...
关键词：企业内部网络 网络钓鱼 恶意软件 恶意网站 恶意程序 企业内网 信任模型 用户登录 
大数据时代计算机网络信息安全与防护研究被引量：2
《数码设计》2020年第11期13-13,共1页祁紫薇 
进入信息化时代后,一分钟内社交网络平台可以产生的数据量远远超过800万,看似庞大的、简单的数据确可以在关键时期发挥出巨大的作用,操盘手可以通过分析这些数据,提前预判出股市的起伏,从中赚取不菲的经济收入;黑客可以通过分析数据,得...
关键词：大数据 计算机 网络信息 恶意网站 不良网址 网页病毒 信息安全 
防范隐藏关键处理中的“危机”
《网络安全和信息化》2020年第5期130-133,共4页郭建伟 
在Web应用环境中,当用户登录后会执行一些关键性的处理操作(一旦完成则无法撤销),如在线支付、修改密码、发送E-mail等。如果在这些关键处理中存在安全问题,其危害是不可小视的。例如,跨站请求伪造(CSRF)就是针对关键处理环节进行攻击的。
关键词：恶意网站 用户登录 
仿冒网站和电子邮件常以毫无戒心的用户为目标
《计算机与网络》2020年第7期48-49,共2页雷英 
随着人们对新型冠状病毒的担忧,数百个以冠状病毒为主题的域名被用于传播恶意软件和窃取信息,在人们日益担心这种病毒全球大流行的情况下,冠状病毒诈骗和恶意网站正在增加。那么,新的网络钓鱼网站是什么,为什么要关注它?网络罪犯创建冠...
关键词：恶意软件 电子邮件 恶意网站 钓鱼网站 互联网 域名 追踪器 冠状病毒 
基于链接分析和规则分类的恶意网站识别技术研究被引量：1
《信息资源管理学报》2019年第1期105-113,127,共10页胡忠义 王超群 吴江 陈远 
国家自然科学基金面上项目"内容关系互动下的在线医疗社区用户行为演化研究"(71573197);国家自然科学基金青年基金项目"基于集成学习的区间型电力负荷预测技术研究"(71601147)的成果之一
采用多源链接分析指标,构建了基于链接分析和规则分类技术的恶意网站识别模型。通过分析四种规则分类技术的识别性能和识别规则,并与四种传统的机器学习分类技术进行对比,验证所构建模型的有效性。在所提取的识别规则中,来自Alexa和Moz...
关键词：恶意网站 链接分析 分类规则 机器学习 网站识别 
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