專(zhuān)利名稱(chēng)：一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們信息獲取和信息交流不可或缺的工具，從而為人們的工作、生活帶來(lái)了很多便捷。但如此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站也容易成為黑客攻擊的目標(biāo)，網(wǎng)站頁(yè)面被黑客篡改的事件時(shí)有發(fā)生，一旦打開(kāi)被篡改的頁(yè)面就很容易感染網(wǎng)站上的病毒。
目前對(duì)頁(yè)面篡改的監(jiān)測(cè)技術(shù)通常采用文本相似度檢測(cè)，而文本相似度檢測(cè)主要是將待檢測(cè)頁(yè)面的文本與預(yù)存的正常頁(yè)面的文本進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)設(shè)置的閾值判斷待檢測(cè)頁(yè)面是否為篡改頁(yè)面，例如，當(dāng)相似度低于某個(gè)閾值時(shí)，就認(rèn)為待檢測(cè)頁(yè)面是篡改頁(yè)面，而超過(guò)某個(gè)閾值時(shí)，則認(rèn)為是非篡改頁(yè)面。但是，由于文本相似度檢測(cè)主要是通過(guò)預(yù)設(shè)的閾值判斷兩個(gè)頁(yè)面之間的相似度，若閾值設(shè)置過(guò)高則容易造成誤報(bào)，若閾值設(shè)置過(guò)低又容易產(chǎn)生漏報(bào)；另外，若一個(gè)網(wǎng)站的某個(gè)頁(yè)面是發(fā)布新聞的頁(yè)面，因此該頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容會(huì)實(shí)時(shí)變化，當(dāng)將該頁(yè)面的文本與預(yù)存頁(yè)面的文本進(jìn)行比較時(shí)，該頁(yè)面與預(yù)存頁(yè)面的相似度會(huì)極低，而這種相似度低的頁(yè)面卻不屬于篡改頁(yè)面的范疇，但是如果采用現(xiàn)有的文本相似度檢測(cè)卻會(huì)被誤認(rèn)為是篡改頁(yè)面。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中頁(yè)面篡改的誤報(bào)漏報(bào)問(wèn)題。本發(fā)明的第一個(gè)方面是提供一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)方法，包括獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息；確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則是否匹配，若所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則不匹配，則分別對(duì)所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)，并分別根據(jù)所述頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面；若根據(jù)至少兩項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是疑似篡改頁(yè)面，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。本發(fā)明的另一個(gè)方面是提供一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)系統(tǒng)，包括獲取模塊，用于獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息，所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息包括頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度、頁(yè)面的返回碼信息；檢測(cè)模塊，用于若所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則不匹配，則分別對(duì)所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)，并分別根據(jù)所述頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面；判定模塊，用于若根據(jù)至少兩項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是疑似篡改頁(yè)面，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。采用上述本發(fā)明技術(shù)方案的有益效果是本發(fā)明通過(guò)預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則與當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息進(jìn)行匹配，并在當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則不匹配時(shí)，進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)，并分別根據(jù)頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面，當(dāng)至少有兩項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是疑似篡改頁(yè)面時(shí)，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。因本發(fā)明的方法能夠?qū)崿F(xiàn)從多方位多角度對(duì)頁(yè)面進(jìn)行檢測(cè)，從而減少了頁(yè)面篡改的誤報(bào)和漏報(bào)問(wèn)題，使得對(duì)頁(yè)面篡改的檢測(cè)結(jié)果更加精準(zhǔn)。


圖I為本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例二提供的一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式圖I為本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)方法的流程示意圖，如圖I所述，所述頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)方法可以包括如下步驟步驟101，獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息；步驟102，若所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則不匹配，則分別對(duì)所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)，并分別根據(jù)所述頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面；步驟103，若至少兩項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是疑似篡改頁(yè)面，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。在本實(shí)施例中，執(zhí)行主體可以是頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)首先截獲需要進(jìn)行檢測(cè)的檢測(cè)頁(yè)面，從而獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息，所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息包括頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度、頁(yè)面的返回碼信息等。在該系統(tǒng)中，預(yù)先存儲(chǔ)了一系列的惡意屬性規(guī)貝U，例如頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度閾值、頁(yè)面的錯(cuò)誤返回碼的集合等。系統(tǒng)則根據(jù)獲取的當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度、頁(yè)面的返回碼信息在預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則中進(jìn)行查找，并判斷當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則是否匹配，例如，若系統(tǒng)獲取的當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面返回碼不屬于預(yù)先設(shè)置的頁(yè)面的錯(cuò)誤返回碼的集合中的任一個(gè)、系統(tǒng)獲取的當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度未達(dá)到預(yù)先設(shè)置的頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度閾值，則可以確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則不匹配。此時(shí)，系統(tǒng)進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面分別進(jìn)行頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)，并分別根據(jù)頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面。例如，在本實(shí)施例中，如對(duì)當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面元素匹配的檢測(cè)時(shí)，若檢測(cè)結(jié)果為匹配，則可以確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為疑似篡改頁(yè)面；如對(duì)當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面變化率的檢測(cè)時(shí)，若頁(yè)面變化率大于預(yù)設(shè)的變化率閾值，則可以確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為疑似篡改頁(yè)面；如對(duì)當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)時(shí)，若當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容為惡意頁(yè)面的概率大于當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容為非惡意頁(yè)面的概率，則可以確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為疑似篡改頁(yè)面。系統(tǒng)則根據(jù)上述三項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果綜合確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為篡改頁(yè)面，若在上述三項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果中至少有兩項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果可以確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是疑似篡改頁(yè)面，則系統(tǒng)可以確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。本實(shí)施例提供的頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)方法，通過(guò)預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則與當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息進(jìn)行匹配，并在當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則不匹配時(shí)，進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)，并分別根據(jù)頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面，當(dāng)至少有兩項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是疑似篡改頁(yè)面時(shí)，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。因本發(fā)明的方法能夠?qū)崿F(xiàn)從多方位多角度對(duì)頁(yè)面進(jìn)行檢測(cè)，從而減少了頁(yè)面篡改的誤報(bào)和漏報(bào)問(wèn)題，使得對(duì)頁(yè)面篡改的檢測(cè)結(jié)果更加精準(zhǔn)。進(jìn)一步的，在上述實(shí)施例中，系統(tǒng)判斷當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡 意屬性規(guī)則是否匹配，具體為，例如，若系統(tǒng)獲取的當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面返回碼屬于預(yù)先設(shè)置的頁(yè)面的錯(cuò)誤返回碼的集合中的一個(gè)或系統(tǒng)獲取的當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度達(dá)到預(yù)先設(shè)置的頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度閾值，則可以確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則匹配，此時(shí)，系統(tǒng)則可以直接確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。具體地，在上述實(shí)施例中，系統(tǒng)對(duì)當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面變化率的檢測(cè)，并根據(jù)所述頁(yè)面變化率的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面的檢測(cè)結(jié)果，具體為系統(tǒng)獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容和預(yù)先設(shè)置的參照頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容；根據(jù)預(yù)設(shè)的惡意語(yǔ)料庫(kù)并通過(guò)算法分別將當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容和預(yù)先設(shè)置的參照頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容轉(zhuǎn)換為詞語(yǔ)組文檔SI和S2，并根據(jù)詞語(yǔ)組文檔SI和S2確定所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面和預(yù)先設(shè)置的參照頁(yè)面之間的相似度R，通過(guò)T=I-R得到頁(yè)面變化率T的值，若頁(yè)面變化率T大于預(yù)設(shè)的變化率閾值，則可以確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為疑似篡改頁(yè)面，否則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為非疑似篡改頁(yè)面。在本實(shí)施例中，所述惡意語(yǔ)料庫(kù)可以包括預(yù)先收集的惡意頁(yè)面中的至少一個(gè)惡意詞語(yǔ)以及所述至少一個(gè)惡意詞語(yǔ)在所述惡意頁(yè)面中出現(xiàn)的次數(shù)。具體的，在本實(shí)施例中，頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)系統(tǒng)中預(yù)先存儲(chǔ)有惡意語(yǔ)料庫(kù)，其包括預(yù)先收集的惡意頁(yè)面中的至少一個(gè)惡意詞語(yǔ)以及該至少一個(gè)惡意詞語(yǔ)在惡意頁(yè)面中出現(xiàn)的次數(shù)。而本實(shí)施例中所指的算法是指在生成詞語(yǔ)組文檔的同時(shí)，會(huì)考慮文檔中詞語(yǔ)、句子的上下文關(guān)系，并根據(jù)詞語(yǔ)在惡意語(yǔ)料庫(kù)中查找該詞語(yǔ)對(duì)應(yīng)的出現(xiàn)次數(shù)來(lái)將一個(gè)文檔的上下文進(jìn)行詞語(yǔ)的切分，從而生成文檔中詞語(yǔ)長(zhǎng)度K值可變的詞語(yǔ)組文檔，其具體過(guò)程舉例說(shuō)明如下例如，給定一個(gè)文檔B= “解釋器是比較深入的辦理假證內(nèi)容”，按照上述方法對(duì)其生成詞語(yǔ)組文檔b，若預(yù)設(shè)的惡意語(yǔ)料庫(kù)如下表I所示，且給定的詞語(yǔ)長(zhǎng)度K的最大值為4，則首先從文檔B的第一個(gè)字符開(kāi)始，截取第一組K=f 4的詞語(yǔ)組bl=(解、解釋、解釋器、解釋器是)，然后分別在惡意語(yǔ)料庫(kù)中查找bl中的各詞語(yǔ)對(duì)應(yīng)的出現(xiàn)次數(shù)，并將出現(xiàn)次數(shù)較高的詞語(yǔ)放入文檔b中。例如，通過(guò)上述方法查找可知，bl中出現(xiàn)次數(shù)較高的詞語(yǔ)為“解釋器”，因此，將“解釋器”放入文檔b中；然后按照上述方法繼續(xù)解析文檔B中剩下的內(nèi)容，從“解釋器”后的第一個(gè)字符開(kāi)始，即生成詞語(yǔ)組b2=(是、是比、是比較、是比較深)，通過(guò)查找表I可知，“是”的出現(xiàn)的次數(shù)最高，因此，將“是”依次放入文檔b中；根據(jù)上述方法對(duì)文檔B完成解析，最后生成的文檔b=(解釋器、是、比較、深入、的、辦理、假證、內(nèi)容)。如果根據(jù)上述方法生成的方檔b中有重復(fù)的詞語(yǔ)出現(xiàn)，則只保留其中的一個(gè)詞語(yǔ)，并刪除其余重復(fù)的詞語(yǔ)。表I :
權(quán)利要求
1.一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)方法，其特征在于，包括 獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息； 確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則是否匹配，若所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則不匹配，則分別對(duì)所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)，并分別根據(jù)所述頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面； 若根據(jù)至少兩項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是疑似篡改頁(yè)面，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，還包括 若所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則匹配，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為 篡改頁(yè)面。
3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的方法，其特征在于，所述惡意屬性規(guī)則包括錯(cuò)誤返回碼集合和頁(yè)面內(nèi)容長(zhǎng)度閾值；所述確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則是否匹配，具體包括 獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度、頁(yè)面的返回碼； 若所述頁(yè)面返回碼屬于所述錯(cuò)誤返回碼集合中的一個(gè)或所述頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度達(dá)到所述頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度閾值，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則匹配，否則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則不匹配。
4.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面變化率的檢測(cè)，并根據(jù)所述頁(yè)面變化率的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面的檢測(cè)結(jié)果，具體包括 獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容和預(yù)先設(shè)置的參照頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容； 根據(jù)預(yù)設(shè)的惡意語(yǔ)料庫(kù)并通過(guò)算法分別將所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容和預(yù)先設(shè)置的參照頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容轉(zhuǎn)換為詞語(yǔ)組文檔SI和S2，所述惡意語(yǔ)料庫(kù)包括預(yù)先收集的惡意頁(yè)面中的至少一個(gè)惡意詞語(yǔ)以及所述至少一個(gè)惡意詞語(yǔ)在所述惡意頁(yè)面中出現(xiàn)的次數(shù)； 根據(jù)所述詞語(yǔ)組文檔SI和S2確定所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面和預(yù)先設(shè)置的參照頁(yè)面之間的相似度R; 若頁(yè)面變化率T大于變化率閾值，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為疑似篡改頁(yè)面，否則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為非疑似篡改頁(yè)面，其中T=l-R。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面元素匹配的檢測(cè)，并根據(jù)所述頁(yè)面元素匹配的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面，具體包括 獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面標(biāo)簽； 根據(jù)所述頁(yè)面標(biāo)簽獲取與所述頁(yè)面標(biāo)簽相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽內(nèi)容； 對(duì)所述標(biāo)簽內(nèi)容進(jìn)行消息摘要算法第五版MD5計(jì)算，獲得與所述標(biāo)簽內(nèi)容相對(duì)應(yīng)的MD5 碼； 若預(yù)設(shè)的惡意特征碼集合中存在與所述MD5碼相同的惡意特征碼，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為疑似篡改頁(yè)面，否則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為非疑似篡改頁(yè)面。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)，并根據(jù)所述頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面，具體包括 獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容，所述頁(yè)面內(nèi)容包括詞語(yǔ)Wi，其中I < i < η，η為所述頁(yè)面內(nèi)容包括的詞語(yǔ)總數(shù)； 通過(guò)以下公式分別計(jì)算所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為惡意頁(yè)面的概率和為非惡意頁(yè)面的概率
7.一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括 獲取模塊，用于獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息，所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息包括頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度、頁(yè)面的返回碼信息； 檢測(cè)模塊，用于若所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則不匹配，則分別對(duì)所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)，并分別根據(jù)所述頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面； 判定模塊，用于若根據(jù)至少兩項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是疑似篡改頁(yè)面，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述判定模塊還用于 若所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則匹配，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述惡意屬性規(guī)則包括錯(cuò)誤返回碼集合和頁(yè)面內(nèi)容長(zhǎng)度閾值；所述檢測(cè)模塊具體用于 獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度、頁(yè)面的返回碼； 若所述頁(yè)面返回碼屬于所述錯(cuò)誤返回碼集合中的一個(gè)或所述頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度達(dá)到所述頁(yè)面內(nèi)容的長(zhǎng)度閾值，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則匹配，否則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則不匹配。
10.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測(cè)模塊具體用于 獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容和預(yù)先設(shè)置的參照頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容； 根據(jù)預(yù)設(shè)的惡意語(yǔ)料庫(kù)并通過(guò)算法分別將所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容和預(yù)先設(shè)置的參照頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容轉(zhuǎn)換為詞語(yǔ)組文檔SI和S2，所述惡意語(yǔ)料庫(kù)包括預(yù)先收集的惡意頁(yè)面中的至少一個(gè)惡意詞語(yǔ)以及所述至少一個(gè)惡意詞語(yǔ)在所述惡意頁(yè)面中出現(xiàn)的次數(shù)；根據(jù)所述詞語(yǔ)組文檔SI和S2確定所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面和預(yù)先設(shè)置的參照頁(yè)面之間的相似度R; 若頁(yè)面變化率T大于變化率閾值，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為疑似篡改頁(yè)面，否則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為非疑似篡改頁(yè)面，其中T=l-R。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測(cè)模塊具體還用于 獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面標(biāo)簽； 根據(jù)所述頁(yè)面標(biāo)簽獲取與所述頁(yè)面標(biāo)簽相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽內(nèi)容； 對(duì)所述標(biāo)簽內(nèi)容進(jìn)行消息摘要算法第五版MD5計(jì)算，獲得與所述標(biāo)簽內(nèi)容相對(duì)應(yīng)的MD5 碼； 若預(yù)設(shè)的惡意特征碼集合中存在與所述MD5碼相同的惡意特征碼，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為疑似篡改頁(yè)面，否則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為非疑似篡改頁(yè)面。
12.根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測(cè)模塊具體還用于 獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的頁(yè)面內(nèi)容，所述頁(yè)面內(nèi)容包括詞語(yǔ)Wi，其中I < i <η，η為所述頁(yè)面內(nèi)容包括的詞語(yǔ)總數(shù)； 通過(guò)以下公式分別計(jì)算所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為惡意頁(yè)面的概率和為非惡意頁(yè)面的概率
全文摘要
本發(fā)明提供一種頁(yè)面篡改的綜合檢測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息；確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)先存儲(chǔ)的惡意屬性規(guī)則是否匹配，若所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面的屬性信息與預(yù)設(shè)的惡意屬性規(guī)則不匹配，則分別對(duì)所述當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)，并分別根據(jù)所述頁(yè)面元素匹配、頁(yè)面變化率和頁(yè)面內(nèi)容的檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是否為疑似篡改頁(yè)面；若根據(jù)至少兩項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面是疑似篡改頁(yè)面，則確定當(dāng)前檢測(cè)頁(yè)面為篡改頁(yè)面。本發(fā)明的方法能夠?qū)崿F(xiàn)從多方位多角度對(duì)頁(yè)面進(jìn)行檢測(cè)，從而減少了頁(yè)面篡改的誤報(bào)和漏報(bào)問(wèn)題，使得對(duì)頁(yè)面篡改的檢測(cè)結(jié)果更加精準(zhǔn)。
文檔編號(hào)G06F17/30GK102938041SQ201210424499
公開(kāi)日2013年2月20日 申請(qǐng)日期2012年10月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月30日
發(fā)明者張鴻勛, 王帥, 盧梁 申請(qǐng)人:北京神州綠盟信息安全科技股份有限公司, 北京神州綠盟科技有限公司