基于混合模式的網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)研究的任務(wù)書任務(wù)書一、背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)攻擊和網(wǎng)絡(luò)欺詐呈現(xiàn)出不斷增加的趨勢。為了保障用戶的網(wǎng)絡(luò)安全，很多組織和個人都需要一種可靠的網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)來阻止惡意網(wǎng)站的訪問。目前，一些商用的網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)主要采用了基于黑名單的過濾方式，該方法主要是通過對已知惡意網(wǎng)站的地址進(jìn)行封鎖來達(dá)到過濾網(wǎng)頁的目的。然而，由于惡意網(wǎng)站不斷更新和變換，這種方法難以跟上新的惡意網(wǎng)站，造成了安全隱患。因此，需要一種新的過濾系統(tǒng)來解決這個問題。二、研究目的本研究旨在研究一種基于混合模式的網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以結(jié)合黑白名單和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，快速、準(zhǔn)確地識別和攔截惡意網(wǎng)站。三、研究內(nèi)容1.設(shè)計和實現(xiàn)基于混合模式的網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含以下模塊：-網(wǎng)頁收集模塊：負(fù)責(zé)從互聯(lián)網(wǎng)上收集網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，并提取特征值。-黑白名單過濾模塊：使用黑白名單過濾方式來封鎖惡意網(wǎng)站。-機(jī)器學(xué)習(xí)模塊：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對網(wǎng)頁特征值進(jìn)行分類和識別，以搜尋新的惡意網(wǎng)站。2.分析和比較各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能和適用性，選擇最適合的算法用于實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模塊。3.測試和評估該網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性，包括以下方面：-系統(tǒng)的惡意網(wǎng)站攔截率。-系統(tǒng)的誤報率。四、計劃進(jìn)度1.前期準(zhǔn)備工作（一個月）：-詳細(xì)了解基于混合模式的網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。-學(xué)習(xí)相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理和應(yīng)用。-閱讀相關(guān)文獻(xiàn)和資料，確定研究內(nèi)容和方向。2.系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)（兩個月）：-設(shè)計和實現(xiàn)基于混合模式的網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)，包括網(wǎng)頁收集、黑白名單過濾和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊。3.系統(tǒng)性能測試與評估（三個月）：-對系統(tǒng)進(jìn)行大規(guī)模的測試，評估系統(tǒng)的惡意網(wǎng)站攔截率和誤報率。-對測試結(jié)果進(jìn)行分析和歸納，確定性能和準(zhǔn)確性的提升方向。4.論文撰寫（兩個月）：-撰寫論文，并進(jìn)行論文修改和完善。五、參考文獻(xiàn)1.MohamedslimAlouini,FeiLi,andQiangDuan.TowardsanAdaptiveFrameworkforReal-TimeWebsiteFiltering.31stInternationalConferenceonSoftwareEngineeringandKnowledgeEngineering,2019.2.JuanRu,JunweiA，andWeiJ，etal.Ahybridapproachtomaliciouswebsitedetection[C]//SystemsandInformationEngineeringDesignSymposium.2015:1-6.3.WenweiXue,DongshengLiu,AnpengHuang,andZhikuiChen.WebpageclassificationapproachbasedonimprovedbinarytreeSVM.Neurocomputing,2017,267:467-474.4.QingjiZheng,QinghuaZheng,andYaoWan.AframeworkofmaliciouswebsiteclassificationusingimprovedAdaBoost