基于机器学习的网站识别方案

2020-07-13刘天一张汝娴袁艺邢韦川林清然周延森指导老师

网络安全技术与应用 2020年7期

关键词：维数特征选择色情

◆刘天一张汝娴袁艺邢韦川林清然周延森指导老师

（国际关系学院北京 100091）

1 引言

近年来互联网技术发展迅速，网络资源丰富了生活。但与此同时，大量博彩、色情等非法网站的出现严重影响了网络环境，非法网站检测也成为保护网络安全的一环。

有关部门已开展大量专项整治行动，但由于网络建站成本低、活动隐蔽性强及监管难度大等特点，许多诸如色情、博彩等非法网站仍屡禁不止，对网络安全造成严重威胁，目前急需高效检测的技术手段。

非法网站检测目前主要有三类技术：黑名单、静态检测、动态检测。基于URL 检测黑名单的技术简单且准确率较高，但灵活性较差，且人工维护黑名单耗时耗力。静态检测是目前主流，多数预先采用网络爬虫获取目标网站静态数据，通过机器学习提取特征构建分类识别模型[2-4]，其关键是选取有效检测特征与构建适合的分类器。动态检测耗时长且难度较大，针对挂马类恶意网站识别率较高，而对于博彩、色情等网站效果欠佳。

相比已有的非法网站检测工作，我们针对不同类型非法网站采用不同手段，进而提高识别的准确性与效率。一方面，使用自然语言处理技术提取网页特征并利用SVM 生成博彩网站识别与分类模型。另一方面，在已有NSFW 色情图片识别平台基础上实现色情网站检测模型。

2 非法网站系统构建

本文所设计的非法网站检测系统框架如图1，输入指定URL 后系统依次对其进行是否为博彩、色情网站的识别，从而对其是否为非法网站作出初步判断。

图1 非法网站识别系统

2.1 基于SVM 的博彩网站检测

博彩网站检测模型构建步骤如图2。

（1）请求URL 获取HTML 文本；

（2）通过正则匹配从HTML 指定标签中提取文本。由于各个国家对非法网站的界定不同，目前本模型只针对国内网站进行识别，因此正则后只保留中文字符；

（3）对中文文本进行分词并保留词性。依据经验制定任务相关停用词表，并同通用停用词表结合，移除停用词及非动、名词等无意义的词，过程中建立语料库，统计加入了语料库词的词频；

（4）采用指定方式对语料库排序，进行特征选择。分别采用信息增益、卡方检验、频次等方式排序，指定维数并且完成特征提取；

（5）根据所选特征，即排序后的前[指定维数]个词，重复（2）（3），计算tf-idf，形成特征向量。

至此得到HTML 的特征向量，将其作为分类器的输入，完成分类、识别等任务。

本实验选用已知非法网站和从chinaz 中随机选取的URL 组成数据集，预先分别将其标注为合法/非法。选取过程中过滤不可正常访问网站和非中文网站。考虑到数据集规模较小，特征维数较高，任务目标为二分类，因此选用SVM。考虑到过拟合等问题，此处在特征选择时指定维数为3000。数据集划分为70/30 进行训练/测试，并统计训练集和测试集的各项指标。

实验结果表明训练集中测试的准确率为97.14%，测试集中为95.56%，而80/20 划分训练/测试集的情况下可达99.9%，未发生过拟合。其中，采取了十折交叉验证以保证可信度。后期如需进一步扩大数据集，特征选择时选定的维数应相应增多。实验说明本文通过自然语言处理对HTML 进行的特征提取、特征选择等操作可形成明确划分界限，可供分类器进行处理，以及结合SVM 进行分类的模型基本可行。

2.2 基于NSFW 的色情网站识别

NSFW 标识链接中存在的不适宜公众场合内容。本文基于NSFW色情图片识别模型来实现网站检测，该模型经训练能对图像进行5个维度的检测并输出符合概率，因此可用于检测URL 中图片。5 个维度分别是：绘画drawings、变态hentai、中立neutral、色情porn、性感sexy，其概率总和为1。

借助NSFW，本文从每个URL 中爬取所有图片，将单个网站的所有图片输入以获取概率结果，与设定的阈值比较，以此来判别。为避免漏报，使用MAX（Porn）+MAX（Hentai）作为score 值输出，此即网站的描述特征。只要某网站中一张图片被判定为色情图片，就将其识别为存在色情信息的网站。

本实验数据集构造与前一模型相似。逐一计算URL 所对应的score，与设定的阈值比较，如低于阈值则输出“通过检测”，反之判定为色情网站并输出“未通过检测”。

色情网站界定标准存在主观因素，需反复调整，通过实验分析大量正常网站阈值的各项统计指标，最终将阈值取0.85 较合理。

最终以此确定色情网站识别模型，与博彩网站检测并行，构成一个功能较为多元的非法网站检测系统。