23、基于深度学习的恶意URL检测方法

基于深度学习的恶意URL检测方法

1. 引言

在当今数字化时代，网络安全至关重要，其中恶意URL的检测是保障网络安全的关键环节。传统的黑白名单方法在实时检测恶意URL时效率低下，因为新的URL不断产生，无法实时提供详尽的恶意URL列表。而且攻击者会采用各种手段绕过黑名单，通过混淆技术修改恶意URL，使其看起来与合法URL相似。因此，如何有效检测恶意URL成为亟待解决的问题。

2. 现有网络钓鱼场景

网络钓鱼是一种常见的网络攻击手段，其典型流程如下：
1. 钓鱼者在Web服务器上运行目标网站的仿冒版本，并向用户发送仿冒邮件。
2. 邮件通常包含虚假的紧急信息，要求用户立即采取行动并获取其机密信息。
3. 邮件中包含虚假链接，将用户重定向到仿冒的Web服务器，钓鱼者在该服务器上创建了类似的登录页面，欺骗用户。
4. 用户在不知情的情况下在仿冒网站上提供其秘密凭证，钓鱼者立即获取这些信息。
5. 钓鱼者利用用户的机密信息实施欺诈行为。

常见的网络钓鱼技术包括：
- 针对性钓鱼（Spear Phishing）：针对个人或公司。
- 鲸鱼攻击（Whaling）：针对高知名度用户。
- 标签劫持（Tabnabbing）：利用标签切换加载钓鱼网页。

攻击者还会使用以下技术来实施成功的欺骗：
- 操纵链接：显示的网页链接指向真实URL，但实际上在后台将用户重定向到恶意URL。
- 使用图像代替文本：绕过钓鱼检测过滤器。
- 使用恶意Web脚本语言。
- 使用弹出窗口。
- 标签劫持。

3. 反网络钓鱼解