9、网络安全与疫情防控：反网络钓鱼与新冠疫情空间分析

网络安全与疫情防控：反网络钓鱼与新冠疫情空间分析

在当今数字化时代，网络安全和公共卫生安全都是至关重要的议题。网络钓鱼攻击日益猖獗，严重威胁着用户的信息安全；而新冠疫情的传播也给全球带来了巨大的挑战。下面将详细介绍反网络钓鱼的相关技术以及印度新冠疫情传播的空间分析。

反网络钓鱼技术

网络钓鱼攻击是指攻击者通过伪装成合法网站或服务，诱使用户提供敏感信息的行为。为了应对这些攻击，人们开发了多种反网络钓鱼技术。

机器学习算法相关分类器

• K - 近邻（k - NN）分类器 ：该分类器依赖于k个最近邻的收集信息来对网络钓鱼消息进行排序，这些信息是通过预定义的相似度函数收集的。
• 朴素贝叶斯分类器 ：利用贝叶斯假设进行可预测的分类，主要用于内容排序和关键词过滤。其使用的特征在统计上是独立的，以保持准确性。

防范网络钓鱼网站的方法

为了防范网络钓鱼网站，可将检查方法分为以下几类：
- 黑名单和白名单
- 黑名单 ：包含已检查过的盗版IP和URL列表，并在给定周期内定期更新。
- 白名单 ：包含受信任的网站及其IP地址列表。虽然白名单有助于减少“误报”结果，但黑名单的误报率相对较低。
- Google API浏览 ：允许客户端应用程序确认给定的URL是否在黑名单中。Google提供了当前的协议，包括用于网络钓鱼的“g