13、网络爬虫与智能电表认证方案解析

网络爬虫与智能电表认证方案解析

网络爬虫框架

在网络数据获取领域，提出的网络爬虫框架展现出了强大的功能。它能够在一次爬取过程中无缝地对表面网络（Surface Net）和暗网（Dark Net，主要是TOR网络）进行爬取。该框架采用了一种智能方法，爬虫可依据所遇到链接的类型，自动连接到表面网络或暗网。借助匿名爬行策略，爬虫能够不间断地在网络中进行导航。

此爬虫运用了经过训练的人工神经网络（ANN）模型，这个模型是链接分类器和页面分类器的基础。页面分类器与链接分类器协同工作，能够为特定链接计算相关性分数。评估结果表明，该爬虫具有很高的有效性，并且基于ANN的分类器相较于其他分类方法具有明显优势。

这种爬虫具有广泛的应用场景，政府机构可以利用它来追踪互联网上的恶意内容，从网站收集特定类型的信息，以及分析社交媒体、博客和论坛数据，以查找如毒品、儿童色情和人口贩卖等非法材料。此外，该爬虫还可以轻松地进行重新训练，以探索暗网的其他领域。

然而，在儿童性虐待材料（CSAM）领域，由于许多页面包含大量图像，爬虫难以准确对网页进行分类。在未来的工作中，将引入图像分类技术，以消除这一瓶颈，从而极大地提高当前仅依靠文本分类器提取内容并确定其相关性的爬虫的性能。同时，还可以增强爬虫对其他暗网网站（如I2P和FreeNet）的爬行能力。

智能电表认证方案

在智能电网的智能计量基础设施中，由于智能电表的计算能力和存储容量有限，需要一种高效的安全机制。为此，提出了一种轻量级的认证和密钥建立方案，用于邻里区域网络（NAN）网关与家用智能电表之间的通信。

相关工作

近年来，已经有许多认证和密钥建立协议被提