基于混合模式的网页过滤系统研究的任务书

基于混合模式的网页过滤系统研究的任务书任务书一、背景随着互联网的普及和发展，网络攻击和网络欺诈呈现出不断增加的趋势。为了保障用户的网络安全，很多组织和个人都需要一种可靠的网页过滤系统来阻止恶意网站的访问。目前，一些商用的网页过滤系统主要采用了基于黑名单的过滤方式，该方法主要是通过对已知恶意网站的地址进行封锁来达到过滤网页的目的。然而，由于恶意网站不断更新和变换，这种方法难以跟上新的恶意网站，造成了安全隐患。因此，需要一种新的过滤系统来解决这个问题。二、研究目的本研究旨在研究一种基于混合模式的网页过滤系统，该系统可以结合黑白名单和机器学习技术，快速、准确地识别和拦截恶意网站。三、研究内容1.设计和实现基于混合模式的网页过滤系统，该系统包含以下模块：-网页收集模块：负责从互联网上收集网页数据，并提取特征值。-黑白名单过滤模块：使用黑白名单过滤方式来封锁恶意网站。-机器学习模块：利用机器学习算法对网页特征值进行分类和识别，以搜寻新的恶意网站。2.分析和比较各种机器学习算法的性能和适用性，选择最适合的算法用于实现机器学习模块。3.测试和评估该网页过滤系统的性能和准确性，包括以下方面：-系统的恶意网站拦截率。-系统的误报率。四、计划进度1.前期准备工作（一个月）：-详细了解基于混合模式的网页过滤系统的研究现状和发展趋势。-学习相关机器学习算法的原理和应用。-阅读相关文献和资料，确定研究内容和方向。2.系统设计和实现（两个月）：-设计和实现基于混合模式的网页过滤系统，包括网页收集、黑白名单过滤和机器学习模块。3.系统性能测试与评估（三个月）：-对系统进行大规模的测试，评估系统的恶意网站拦截率和误报率。-对测试结果进行分析和归纳，确定性能和准确性的提升方向。4.论文撰写（两个月）：-撰写论文，并进行论文修改和完善。五、参考文献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