一种商用网页恶意篡改检测方法

摘要

本发明提供一种商用网页恶意篡改检测方法，包括篡改学和篡改检测两部分，篡改学的步骤为：下载商用网页的图像组成正样本，下载非商用网页图像组成负样本，然后提取并级联图像的颜色直方图和灰度梯度直方图特征，得到总矢量特征，再利用支持向量机分类器对总矢量特征进行训练；篡改检测步骤为：按照与篡改学相同的步骤，下载商用网页的图像，并提取图像的颜色直方图和灰度梯度直方图特征，利用系统训练已训练的支持向量机分类器进行图像属性的判决，完成网页的有效性判决。本发明能克服传统网页篡改检测只能静态检测的缺点，检测过程区分合理篡改和恶意篡改，完成动态网页监控，此方法框架结构简单，扩展性强。

主权项

一种商用网页恶意篡改检测方法，其特征在于：包括篡改学习和篡改检测两部分；所述篡改学习的具体步骤为：（1）训练样本集的收集：根据当前商用网页的链接，下载链接中的商用网页图像，组成训练样本的正样本集；，再下载非当前商用网页的图像，组成训练样本的负样本集，正负样本组成训练样本集；（2）训练样本集的特征提取：提取训练样本集的图像颜色直方图特征和灰度梯度直方图特征，将所提取的两个特征进行级联得到样本的总特征矢量；（3）训练样本集的训练：将总特征矢量送入支持向量机分类器进行训练，得到已训练的支持向量机分类器，即得到了支持向量机分类器最佳分类面；所述篡改检测的具体步骤为：按照篡改学习的步骤（1）和（2）所述的方法，从当前商用网页下载图像，并提取图像的颜色直方图特征和灰度梯度直方图特征；然后将提取的特征送入已训练的支持向量机分类器中，根据最佳分类面对当前商用网页图像进行属性检测；如果当前图像的属性是正样本，表明当前商用网页没有恶意篡改；如果当前网页图像属性是负样本，表明当前商用网页已进行恶意篡改，给出篡改报警。