[发明专利]一种基于logo图像的钓鱼页面识别方法及相关设备

说明书

本发明实施例提供了一种基于logo图像的钓鱼页面识别方法及相关设备。本发明实施例中，从多维度对待检测登录页面进行防伪识别，一方面，服务器可以将预置安全logo图像集合中的每个logo图像的各个SURF特征向量关联存储，形成各自的标准SURF特征向量集合，将待检测登录页面的页面截图对应的SURF特征向量集合与各个标准SURF特征向量集合进行匹配，基于匹配的结果可以为待检测页面分配第一权值，另一方面，可以判断匹配成功的SURF特征向量集合是否满足缩放映射，基于判断的结果可以为待检测页面分配第二权值，最终结合待检测登录页面获得的权值之和综合判定待检测登录页面是否为钓鱼页面，提高了钓鱼页面识别的准确率。

技术领域

本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于logo图像的钓鱼页面识别方法及相关设备。

背景技术

网络钓鱼是通过大量发送声称来自于银行或其他知名机构的欺骗性垃圾信息，意图引诱收信人给出敏感信息（如用户名、口令、帐号 ID 、 ATM PIN 码或信用卡详细信息）的一种攻击方式。黑客往往会伪造钓鱼页面，用户访问伪造的钓鱼页面并输入相应的敏感信息，保存这些敏感信息，达到窃取敏感信息的目的。

现有的网页伪造检测方案往往是基于黑名单技术，主要是基于安全厂商建立的黑名单进行筛选，安全厂商的黑名单的更新往往是在钓鱼网站危害已经形成之后，并不能在钓鱼网站出现之初进行识别。

有鉴于此，有必要提出一种新的钓鱼页面识别方法，降低网络钓鱼的风险。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于logo图像的钓鱼页面识别方法及相关设备，用于识别网络钓鱼页面。

本发明实施例第一方面提供了一种基于logo图像的钓鱼页面识别方法，其特征在于，包括：

分别提取预置安全logo图像集合中的各个logo图像的SURF特征向量，并将每个logo图像的各个SURF特征向量关联存储，形成各自的标准SURF特征向量集合；

采集待检测登录页面的页面截图，并提取对应的SURF特征向量，形成第一SURF特征向量集合；

根据所述第一SURF特征向量集合与所述标准SURF特征向量集合，从至少两个维度判断所述待检测登录页面与各个安全logo图像的相似度，并根据各个维度的判断结果为所述待检测登录页面分配对应的权值；

统计所述待检测登录页面获得的权值之和，若权值之和不小于第三预置阈值，则判定所述待检测登录页面为钓鱼页面。

可选的，作为一种可能的实施方式，本发明实施例中所述从至少两个维度判断所述待检测登录页面与各个安全logo图像的相似度，并根据各个维度的判断结果为所述待检测登录页面分配对应的权值，包括：

若所述安全logo图像集合对应的各个所述标准SURF特征向量集合中存在第二SURF特征向量集合，所述第二SURF特征向量集合与所述第一SURF特征向量集合中匹配成功的SURF特征向量的个数不小于第一预置阈值，则为所述待检测登录页面分配第一权值，其中，两个SURF特征向量相似度大于第二预置阈值则判定对应的SURF特征向量匹配成功；

判断所述第二SURF特征向量集合与所述第一SURF特征向量集合中匹配成功的SURF特征向量是否满足缩放映射，并根据判断结果为所述待检测登录页面分配第二权值。

可选的，作为一种可能的实施方式，本发明实施例中在统计所述待检测登录页面获得的权值之和之前，该方法还包括：

判断所述第二SURF特征向量集合与所述待检测登录页面对应的域名是否相同，并根据判断结果为所述待检测登录页面分配第三权值。

可选的，作为一种可能的实施方式，本发明实施例中基于logo图像的钓鱼页面识别方法还包括：