互联网的快速发展方便用户传递和获取信息，也催生了大量线上的犯罪活动。在互联网流量中，黑灰产通过多种欺诈工具和手段来牟取暴利，包括流量前期的推广结算欺诈、注册欺诈和登录欺诈，流量中期的“薅羊毛”欺诈、刷量欺诈和引流欺诈，流量后期的电信诈骗、资源变现欺诈等。这些流量欺诈行为给互联网用户和平台方造成了巨大的利益损失，因此为了保护互联网平台健康发展和用户上网安全，必须加大对欺诈流量的打击力度。本书主要介绍
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内容简介
互联网的快速发展，在方便用户信息传递的过程中，也使大量犯罪活动从线下向线上转移，黑灰产常常通过搭建和传播欺诈、赌博、色情等恶意网站来牟取暴利。为了净化网络环境，必须加大对恶意网站的检测和拦截。 本书主要介绍恶意网址的欺诈手段和对抗技术。本书分为5个部分，共11章。针对网址反欺诈这一领域，首先介绍万维网的起源、工作原理和发展历程；其次通过列举常见的恶意网站，让读者了解网址反欺诈面临的主要问题；然后讲解网址基础数据、数据治理和特征工程；接着介绍包含网址结构、文本、图像、复杂网络在内的一系列对抗方法和实战案例；最后介绍网址运营体系和网址知识情报挖掘及应用。本书将理论与实践相结合，帮助读者了解和掌握网址安全相关知识体系，也能帮助读者培养从0到1搭建网址反欺诈体系的能力。无论是初级信息安全从业者，还是有志于从事信息安全方向的在校学生，都会在阅读中受益匪浅。
章节目录
- A-fy
- 62238-bq
- C-zzjj
- D-qy
- E-yb
- F-ml
- 第 1部分 网址大数据安全基础
- 第1章 绪论
- 1.1 万维网的起源
- 1.1.1 万维网的发明
- 1.1.2 万维网的关键技术
- 1.1.3 万维网的影响
- 1.2 万维网的工作原理
- 1.2.1 网站开发
- 1.2.2 网站部署
- 1.2.3 网站解析
- 1.2.4 网站渲染
- 1.3 万维网风控发展历程
- 1.3.1 专家规则
- 1.3.2 机器学习模型
- 1.3.3 深度学习模型
- 1.3.4 图神经网络模型
- 1.4 万维网安全风控架构
- 1.5 小结
- 第2 部分 黑灰产洞察
- 第2章 网络黑灰产及其危害
- 2.1 诈骗类网站
- 2.1.1 投资理财类
- 2.1.2 贷款、代办信用卡类
- 2.1.3 刷单返利类
- 2.1.4 仿冒平台类
- 2.1.5 虚假交易类
- 2.1.6 虚假征信类
- 2.2 网络赌博类网站
- 2.3 低俗色情类网站
- 2.4 盗号钓鱼类网站
- 2.5 木马病毒类网站
- 2.6 盗版侵权类网站
- 2.7 恶意刷量类网站
- 2.8 虚假广告类网站
- 2.9 小结
- 第 3部分 网址大数据治理与异常数据发现
- 第3章 网址数据治理与特征工程
- 3.1 网址基础数据
- 3.1.1 资源定位符信息
- 3.1.2 域名IP地址
- 3.1.3 Whois注册
- 3.1.4 ICP备案
- 3.1.5 Alexa排名
- 3.1.6 跳转关系
- 3.1.7 页面内容
- 3.2 网址数据治理
- 3.2.1 数据采集
- 3.2.2 数据清洗
- 3.2.3 数据存储
- 3.2.4 数据计算
- 3.3 网址特征工程
- 3.3.1 特征编码与嵌入
- 3.3.2 特征挖掘
- 3.3.3 特征评估
- 3.4 小结
- 第4章 网址异常检测体系
- 4.1 流量模型
- 4.2 传播渠道模型
- 4.3 网站行为模型
- 4.4 时间序列模型
- 4.5 网址关系链模型
- 4.6 小结
- 第 4 部分 网址反欺诈检测模型
- 第5章 网址结构检测模型
- 5.1 网页结构基础
- 5.1.1 网页核心构成
- 5.1.2 资源列表结构
- 5.1.3 网站目录结构
- 5.1.4 恶意代码片段
- 5.2 网页指纹算法流程
- 5.3 生成网页指纹
- 5.3.1 网页预处理
- 5.3.2 指纹生成算法的选型
- 5.4 构建异常指纹库
- 5.5 指纹相似度算法
- 5.6 小结
- 第6章 网址文本检测模型
- 6.1 网址文本数据
- 6.2 常见恶意网址文本
- 6.3 敏感词规则模型
- 6.3.1 敏感词发现
- 6.3.2 敏感词规则
- 6.4 文本聚类模型
- 6.4.1 恶意种子扩散案例
- 6.4.2 新型恶意网址发现案例
- 6.5 文本分类模型
- 6.5.1 文本二分类算法
- 6.5.2 文本多分类算法
- 6.6 小结
- 第7章 网址图像检测模型
- 7.1 图像提取与预处理
- 7.1.1 图像提取
- 7.1.2 图像预处理
- 7.1.3 图像数据集
- 7.2 图像分类模型
- 7.2.1 数据准备
- 7.2.2 模型训练
- 7.2.3 训练加速
- 7.2.4 预测与可解释性
- 7.3 图像相似度方法
- 7.3.1 相似度计算
- 7.3.2 扩散方法
- 7.3.3 检索方法
- 7.4 图像目标检测方法
- 7.4.1 模型训练
- 7.4.2 模型预测
- 7.5 小结
- 第8章 网址复杂网络检测模型
- 8.1 网址复杂网络的构建
- 8.1.1 网络的节点
- 8.1.2 网络的边
- 8.2 网址复杂网络的节点预测
- 8.2.1 预训练文本模型对网络节点的预测
- 8.2.2 预训练图像模型对网络节点的预测
- 8.2.3 预训练指纹模型对网络节点的预测
- 8.2.4 预训练DNN模型对网络节点的预测
- 8.2.5 预训练多模态模型对网络节点的预测
- 8.3 网址复杂网络的关系应用
- 8.3.1 归属与包含关系的应用
- 8.3.2 聚集关系的应用
- 8.3.3 引用关系的应用
- 8.3.4 跳转关系的应用
- 8.4 网址复杂网络的综合应用
- 8.4.1 图神经网络算法
- 8.4.2 社区划分算法
- 8.5 小结
- 第9章 网址多模态检测模型
- 9.1 特征融合
- 9.1.1 直接融合
- 9.1.2 无监督融合
- 9.1.3 有监督融合
- 9.2 决策融合
- 9.2.1 模型集成
- 9.2.2 分层筛选
- 9.3 协同训练
- 9.4 小结
- 第 5部分 网址运营与情报体系
- 第10章 网址运营体系
- 10.1 稳定性运营
- 10.1.1 在线服务
- 10.1.2 网址黑库
- 10.1.3 特征模型
- 10.2 防误报运营
- 10.2.1 白保护名单
- 10.2.2 防误报监控
- 10.2.3 自动化处置
- 10.3 用户反馈运营
- 10.3.1 网址申诉
- 10.3.2 网址举报
- 10.3.3 故障反馈
- 10.4 分级告警体系
- 10.5 小结
- 第11章 网址知识情报挖掘及应用
- 11.1 黑灰产团伙资源情报挖掘
- 11.1.1 网址类资源挖掘
- 11.1.2 账号类资源挖掘
- 11.2 黑产入侵网站情报挖掘
- 11.2.1 HTML源文件分析法
- 11.2.2 网址关系链分析法
- 11.3 恶意网址服务商情报挖掘
- 11.3.1 内容服务商
- 11.3.2 支付服务商
- 11.4 小结
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大数据安全治理与防范——网址反欺诈实战是2023年由人民邮电出版社出版,作者张凯。
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