电信网络诈骗犯罪防治研究综述

1

作者 魏嘉迪 赵晓凡 +1 位作者 陈丽 宋震 《中国人民公安大学学报（自然科学版）》 2024年第2期102-108,共7页

随着互联网和人工智能的发展,电信网络诈骗犯罪处于高发态势,严重危害人民群众的财产安全。电信网络诈骗犯罪的防范和治理不仅受到了国家和学者的重视,而且成为了网络安全研究热点。首先介绍了基于诈骗电话、诈骗信息数据的电信网络诈... 随着互联网和人工智能的发展,电信网络诈骗犯罪处于高发态势,严重危害人民群众的财产安全。电信网络诈骗犯罪的防范和治理不仅受到了国家和学者的重视,而且成为了网络安全研究热点。首先介绍了基于诈骗电话、诈骗信息数据的电信网络诈骗防范研究现状;其次介绍了关于诈骗网站和恶意网站识别的研究现状;最后基于目前电信网络诈骗犯罪预防的需求,分析深度学习和大语言模型性能优势,对未来诈骗网站识别的可研究方向进行了探讨和展望。 展开更多

关键词 电信网络诈骗 犯罪治理 网站识别 深度学习 大语言模型

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基于深度神经网络的配资网站识别研究 被引量：4

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作者 何颖 杨频 +1 位作者 王丛双 汤娟 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期91-97,共7页

随着互联网金融的迅速发展,配资类网站给人们的财产安全造成的威胁日趋严重.而传统的恶意网站识别技术只适用于部分特征显著的网站识别,导致对配资网站的识别效果不佳.本文从多个维度选取特征,将识别特征归纳为域名特征、搜索引擎收录... 随着互联网金融的迅速发展,配资类网站给人们的财产安全造成的威胁日趋严重.而传统的恶意网站识别技术只适用于部分特征显著的网站识别,导致对配资网站的识别效果不佳.本文从多个维度选取特征,将识别特征归纳为域名特征、搜索引擎收录特征、标签特征、图片特征和文本特征等五大类,较好地体现了配资网站与其他类别网站的本质不同,并结合深度神经网络,建立配资网站识别模型.为验证该模型的有效性,论文设计了深度神经网络模型与决策树算法、支持向量机算法、K-邻近算法的对比实验.从实验中发现,基于深度神经网络的配资网站识别模型提高了配资网站的识别准确率,模型准确率达到95.9%,精确率达到98.7%,各类评估指标效果均优于传统的机器学习算法.实验结果表明,该方法能有效地识别配资网站. 展开更多

关键词 配资网站 网站识别 深度神经网络 特征工程

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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

3

作者 胡忠义 王超群 +1 位作者 吴江 陈远 《信息资源管理学报》 CSSCI 2019年第1期105-113,127,共10页

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... 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平台上的网站链接指标在恶意网站识别中有重要作用;与传统的机器学习分类技术相比,基于链接分析和规则分类的识别模型不仅能提取出多组易于理解的恶意网站识别规则,还具有更好的识别性能。本研究不仅拓展了链接分析在恶意网站识别中的应用,有效提升了恶意网站识别的准确性,还提取出易于理解的恶意网站识别规则。 展开更多

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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论网站识别对重复购买意向的意义

4

作者 林珊珊 《佳木斯职业学院学报》 2020年第6期43-44,共2页

电子零售商的网站作为公司网络身份的焦点,不仅包括提供产品和服务,而且还展示了公司的形象与价值观。培养强大的公司网络身份可以更好地与其他电子零售区分开来,吸引和留住客户加以提升竞争优势,并提高品牌、产品和服务的多样性。公司... 电子零售商的网站作为公司网络身份的焦点,不仅包括提供产品和服务,而且还展示了公司的形象与价值观。培养强大的公司网络身份可以更好地与其他电子零售区分开来,吸引和留住客户加以提升竞争优势,并提高品牌、产品和服务的多样性。公司在电子零售的网站为自己定位,被顾客在不同程度上认同,这种电子零售的标志定位可能会产生重复购买。本研究表明,在线电子零售上推广网站识别,通过关注网站和产品的吸引力,同时保持高度信任来吸引或者留住顾客。 展开更多

关键词 网站识别 重复购买

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基于URL特征检测的违法网站识别方法 被引量：8

5

作者 凡友荣 杨涛 +1 位作者 王永剑 姜国庆 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期171-177,共7页

为高效识别违法网站,提出一种基于URL特征检测的识别方法。基于报文请求行信息中用户访问路径的分级特点,构建基于路径相似度的网站相似度计算模型,并使用Python编程语言实现模型的分布式计算。采用Fast Unfolding算法进行网站聚类并抽... 为高效识别违法网站,提出一种基于URL特征检测的识别方法。基于报文请求行信息中用户访问路径的分级特点,构建基于路径相似度的网站相似度计算模型,并使用Python编程语言实现模型的分布式计算。采用Fast Unfolding算法进行网站聚类并抽取违法网站的URL特征,从中筛选出准确率高、具有特定含义的特征作为有效的违法网站特征,并通过检测未知网站是否具有违法网站的URL特征识别出违法网站。实验结果证明,该方法能有效度量同类网站间的关联程度,结合Fast Unfolding算法能有效区分不同类型的网站。与基于URL词法特征、HTM L、语义特征的违法网站识别方法相比,其F-M easure值最高。 展开更多

关键词 URL特征 违法网站识别 网站相似度 聚类 访问路径

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基于文本⁃视觉多特征融合的非法网站识别研究

6

作者 熊凌龙 何月顺 +2 位作者 陈杰 杜萍 韩鑫豪 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期97-103,共7页

当前非法网站存在隐蔽性强、危害性高的特点,仅依赖单一特征的网站识别方法无法有效应对这种复杂性。针对上述问题,文中提出一种基于文本⁃视觉多特征融合的非法网站识别方法。首先构建基于ResNet⁃18的视觉特征提取模型和基于BERT⁃CNN的... 当前非法网站存在隐蔽性强、危害性高的特点,仅依赖单一特征的网站识别方法无法有效应对这种复杂性。针对上述问题,文中提出一种基于文本⁃视觉多特征融合的非法网站识别方法。首先构建基于ResNet⁃18的视觉特征提取模型和基于BERT⁃CNN的文本特征提取模型;然后通过设计的基于逻辑回归(LR)的融合算法对两种模型的分类结果进行融合;最后通过多轮次迭代训练得出最佳的非法网站判别模型。实验结果表明,文中构建的融合模型相较于依赖文本和视觉的单一特征模型的准确率分别高出4%和11%,能够更准确地识别非法网站。 展开更多

关键词 非法网站识别 多特征融合 BERT ResNet CNN 深度学习

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基于模板检测的违法网站识别方法 被引量：5

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作者 张瀚珑 沈备军 王永剑 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期266-271,共6页

为高效识别违法网站,该文提出了一种新方法。从HTTP POST提取特征值,计算网站间相似度,对网站进行聚类并抽取违法网站模板用来识别违法网站。应用图挖掘技术过滤合法网站,提升识别效率。以赌博网站为例,在真实环境中对该方法进行了大规... 为高效识别违法网站,该文提出了一种新方法。从HTTP POST提取特征值,计算网站间相似度,对网站进行聚类并抽取违法网站模板用来识别违法网站。应用图挖掘技术过滤合法网站,提升识别效率。以赌博网站为例,在真实环境中对该方法进行了大规模实验和评估。实验结果表明:该方法检测出赌博网站的精确度为1;与URL、HTML和语义特征相比,HTTP POST特征值的F-Measure最好;应用图挖掘技术可以有效过滤合法网站,提高整个流程运行效率20%。 展开更多

关键词 模板检测 违法网站识别 相似度 聚类 图挖掘 赌博网站

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基于PageRank算法的赌博网站静态检测技术改进研究 被引量：3

8

作者 薛宛玥 洪磊 +1 位作者 陈维杰 程欣 《现代计算机》 2020年第2期3-7,共5页

为了实现准确批量检测赌博网站,依据现阶段赌博网站的特点,区别于传统的赌博网站检测技术,以域名作为研究对象,对已有赌博网站下链接进行爬取,截取新增域名作为待分类数据,利用社区发现算法聚类新域名后,结合Page Rank算法获得的PR值排... 为了实现准确批量检测赌博网站,依据现阶段赌博网站的特点,区别于传统的赌博网站检测技术,以域名作为研究对象,对已有赌博网站下链接进行爬取,截取新增域名作为待分类数据,利用社区发现算法聚类新域名后,结合Page Rank算法获得的PR值排序,实现批量分类赌博网站和白名单网站,最终可实现单次批量获取60%以上赌博网站。 展开更多

关键词 社区发现算法 爬虫 赌博网站识别 PAGERANK算法

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基于卷积神经网络模型的诈骗网站识别技术研究 被引量：3

9

作者 徐啸炀 周胜利 +1 位作者 盛蒙蒙 袁莹 《现代计算机》 2021年第29期10-17,共8页

为了解决传统诈骗网站检测方法精确度不足、机器学习方法过于臃肿开销过大的问题,本文提出基于卷积神经网络模型的诈骗网站识别模型。通过采集大量网络流量数据,提取数据流特征,建立模型,训练并判断目标网站是否具有诈骗网站特征。并采... 为了解决传统诈骗网站检测方法精确度不足、机器学习方法过于臃肿开销过大的问题,本文提出基于卷积神经网络模型的诈骗网站识别模型。通过采集大量网络流量数据,提取数据流特征,建立模型,训练并判断目标网站是否具有诈骗网站特征。并采用朴素贝叶斯算法,检测用户异常行为,判断是否执行过诈骗网站特定操作。若赋值结果超过规定阈值,则目标网站被判为诈骗网站,反之则为正常网站。经过试验检测,该模型召回率为97.65%,检测精确度为91.2%,具有较好实验效果与实践意义。 展开更多

关键词 流量检测 用户行为检测 诈骗网站识别

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基于网络行为分析的诈骗网站识别技术研究

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作者 连远博 盛蒙蒙 +1 位作者 袁莹 周胜利 《现代计算机》 2021年第28期33-38,44,共7页

分析用户网络行为,识别诈骗网站,对电信网络诈骗犯罪的防控工作具有重要的实际意义。本文通过研究用户的多步骤、时序性的网络数据流,提取显性流量特征以及隐性网络行为特征,建立基于BP神经网络的诈骗网站识别模型,实现对诈骗网站的动... 分析用户网络行为,识别诈骗网站,对电信网络诈骗犯罪的防控工作具有重要的实际意义。本文通过研究用户的多步骤、时序性的网络数据流,提取显性流量特征以及隐性网络行为特征,建立基于BP神经网络的诈骗网站识别模型,实现对诈骗网站的动态识别。为解决传统的诈骗网站检测模型精确度不足、模型开销庞大的问题,以及传统BP神经网络模型容易陷入局部最优解的问题,本文提出遗传算法优化的BP神经网络模型,通过遗传算法寻找最佳初始权阈值,优化神经网络模型。在用户网络行为数据集的基础上进行实验,证明模型能够有效识别网站的诈骗属性,具有实战意义。 展开更多

关键词 网络行为分析 遗传算法优化 诈骗网站识别

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基于BHO的淘宝网账户自动登录系统研究与实现 被引量：1

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作者 徐研 张伟 《软件导刊》 2011年第4期123-125,共3页

目前在淘宝网上大中型店铺的账户一般由多名店铺员工登录以进行日常工作,如何对淘宝店铺登录账号和密码进行有效管理成为一个亟待解决的问题。基于BHO(浏览器助手对象)插件技术,提出了淘宝网账户自动登录系统的系统结构设计和功能模块... 目前在淘宝网上大中型店铺的账户一般由多名店铺员工登录以进行日常工作,如何对淘宝店铺登录账号和密码进行有效管理成为一个亟待解决的问题。基于BHO(浏览器助手对象)插件技术,提出了淘宝网账户自动登录系统的系统结构设计和功能模块设计方案,并对淘宝网账户自动登录系统的网站网址识别和网页元素分析等关键技术进行了研究,重点阐述了网页元素分析。系统利用网站网址识别、网页元素分析能够为客户提供可靠、安全的账户管理功能和快速、方便的账户使用体验。 展开更多

关键词 BHO插件技术 淘宝网 账户自动登录 密码保护 网站网址识别 网页元素分析

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网络服装品牌风格识别元素的体系构建

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作者 张蔷 陈晓玲 《中国市场》 2015年第40期83-85,共3页

网络服装行业已进入品牌竞争时代,网络服装品牌风格元素的优化是提高品牌辨识度和品牌竞争力,摆脱当前发展瓶颈的关键。文章遵循品牌识别理论,结合网络调研和案例分析,提出了网络服装品牌风格识别元素的体系构建,把网络服装品牌风格识... 网络服装行业已进入品牌竞争时代,网络服装品牌风格元素的优化是提高品牌辨识度和品牌竞争力,摆脱当前发展瓶颈的关键。文章遵循品牌识别理论,结合网络调研和案例分析,提出了网络服装品牌风格识别元素的体系构建,把网络服装品牌风格识别元素归纳整理为品牌风格与文化、品牌产品、网络营销、网站视觉识别,以期对网络服装品牌的发展提供借鉴意义。 展开更多

关键词 网络服装品牌识别 品牌风格与文化 品牌产品 网络营销 网站视觉识别

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项目管理视角下高校门户网站的安全风险探析

13

作者 周侃 《移动信息》 2020年第11期116-120,135,共6页

在项目风险管理的理论框架下,参照国家相关信息安全风险评估标准,高校门户网站的风险管理可采取信息系统的安全风险三要素:资产、威胁、脆弱性,利用定性和定量结合的识别方法,识别高校门户网站风险来源,为下一步高校门户网站的安全风险... 在项目风险管理的理论框架下,参照国家相关信息安全风险评估标准,高校门户网站的风险管理可采取信息系统的安全风险三要素:资产、威胁、脆弱性,利用定性和定量结合的识别方法,识别高校门户网站风险来源,为下一步高校门户网站的安全风险管理提供保障。 展开更多

关键词 风险管理 网站风险识别 高校网站安全管理

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