利用蜜罐技术的网页恶意代码主动检测系统

"这篇论文探讨了如何利用蜜罐技术来加强网页安全防护，主要关注网页恶意代码的检测系统设计。文章作者来自华中科技大学计算机学院和网络与计算中心，提出了一种基于文件的网页恶意代码检测系统，该系统结合Crawler技术和静态检测方法，以应对网页恶意代码的日益严重威胁。" 在当前的网络环境中，网页恶意代码已经成为信息安全的一大挑战。据统计，中国是恶意网站最多的国家，占全球总数的67%，而其他国家如美国、俄罗斯、马来西亚和韩国也有较高比例的恶意站点。同时，赛门铁克的数据显示，跨站脚本漏洞普遍存在，但修补工作却相对滞后，这为恶意代码的传播提供了可乘之机。 面对网页恶意代码的迅速扩散，现有的检测手段，特别是基于客户端蜜罐技术的被动检测方法，往往显得力不从心。因此，论文提出了一个创新的解决方案——基于Crawler的主动检测系统。该系统首先通过Crawler爬取互联网上的网页，收集大量网页文本内容，然后利用统计分析方法获取网页的关键性统计数据。 接下来，静态检测模块根据预设的规则对爬取的网页进行分析。这个模块是系统的核心，它能够依据一定的策略判断网页是否存在恶意代码。此外，系统还具备自我学习和优化能力，能够在规定的时间间隔内更新和改进静态检测规则，以适应网页恶意代码的演变。 实验环境和结果部分未给出详细信息，但可以推断，论文会详细介绍系统的实际运行情况，包括检测效率、误报率和漏报率等关键指标，以及与现有技术的对比，以证明其有效性和实用性。 这篇论文深入研究了蜜罐技术在网页安全防护中的应用，提出了一种结合主动爬取和静态检测的新型系统，旨在提升对网页恶意代码的检测能力，对抗网络安全威胁。这种技术对于提升网络安全防御体系，尤其是针对网页安全的防护具有重要的理论价值和实践意义。