摘要：該文以主動匹配并過濾網(wǎng)頁中的敏感詞語為目標，研究了文本中敏感詞的檢索與匹配方法，實現(xiàn)了對網(wǎng)頁文本中的敏感詞進行主動匹配與過濾處理的過程，設(shè)計了一種基于字典樹的網(wǎng)頁敏感詞匹配及過濾方法。并使用決策樹方法對含有敏感詞的網(wǎng)頁文本進行分類。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)安全;文本處理;信息過濾;敏感詞;決策樹

中圖分類號：TP391.1文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）08-0245-03

21世紀以來，隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及以及應(yīng)用的日益完善，通過論壇、即時通訊軟件以及電子郵件等方式傳播敏感信息的網(wǎng)絡(luò)安全事件發(fā)生頻繁，在一定程度上嚴重威脅了社會秩序的穩(wěn)定和人民群眾的正常生活。以合理的技術(shù)方式阻止不健康的網(wǎng)絡(luò)信息在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)上肆意傳播具有非常積極的意義。

本研究以網(wǎng)頁中的文本部分為主要的研究對象，結(jié)合對網(wǎng)頁中敏感信息的分類，利用自然語言處理對文本的數(shù)據(jù)挖掘，構(gòu)建一種基于字典樹的網(wǎng)頁文本敏感詞查找及匹配的模型和算法，并采用決策樹的方法對匹配到的敏感文本實現(xiàn)敏感類型的劃分。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本系統(tǒng)主要的處理流程如下：（1）初始化抽取到的網(wǎng)頁中的文本數(shù)據(jù);（2）查找特定文本中的敏感信息，并做適當(dāng)處理;（3）構(gòu)建向量模型表示敏感文本，并得到向量的特征值;（4）構(gòu)建文本的數(shù)據(jù)集;（5）構(gòu)建決策樹算法。（6）劃分文本的敏感類型。如圖1所示。

2 文本內(nèi)容的獲取與分析

敏感詞隱藏于文本中，要抽取敏感詞，首先要獲取網(wǎng)站頁面中的文本部分的內(nèi)容。這個過程就是利用數(shù)據(jù)挖掘的方式，從頁面中獲取研究者感興趣數(shù)據(jù)的過程。網(wǎng)頁上的信息沒有嚴格的格式而言，一般沒有結(jié)構(gòu)或者屬于半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。要在這種無結(jié)構(gòu)化的信息中挖掘其中的文本信息，可以采用DOM遍歷的方式來實現(xiàn)。

利用HTML標簽的定義可以將標準HTML網(wǎng)頁解析為一個樹形結(jié)構(gòu)，這個樹形結(jié)構(gòu)成為DOM（文檔對象模型），采用遍歷算法，結(jié)合文本信息包含在特定HTML標簽中的這一特點，確定文本信息所位于的樹的節(jié)點，并返回這些節(jié)點上的數(shù)值，即網(wǎng)頁中的文本信息內(nèi)容。DOM文檔對象模型可以利用ISO和WC3制定的HTML標準把任何一個網(wǎng)頁轉(zhuǎn)變?yōu)橐豢脴湫徒Y(jié)構(gòu)。將DOM樹的葉子節(jié)點上的內(nèi)容進行提取，再對樹進行剪枝處理掉不需要的部分，得到所關(guān)心的文本數(shù)據(jù)。BeautifulSoup作為對中文支持更好的網(wǎng)頁解析工具，在文本提取方面更加方便。

3 字典樹算法

字典樹又稱為TIRE樹，和哈希表相比，它的查詢效率更高，適用在由所有關(guān)鍵詞構(gòu)成的字典匯中查找某些特定關(guān)鍵詞語。它的由根節(jié)點開始，通過每條有向邊分別向下一層節(jié)點匹配，最后匹配到底層的葉子結(jié)點終止。敏感詞字典樹型結(jié)構(gòu)如圖2所示：

3.1 敏感詞匹配過濾的實現(xiàn)

敏感詞的匹配實際上要把所有的敏感詞構(gòu)建成一顆敏感詞樹，并遍歷該樹形結(jié)構(gòu)，查看是否有從根節(jié)點到葉子結(jié)點的有效路徑，其匹配過程分為建樹和查找兩個過程。

建樹過程：從根節(jié)點的第一層節(jié)點開始對比要插入的字符，判斷當(dāng)前字符是否存在，若存在則指向該節(jié)點。如不存在則創(chuàng)建該字符節(jié)點，重復(fù)該過程。在遇到字符串末尾結(jié)束符時停止該過程，指定末端節(jié)點為最后一個非＼0字符對應(yīng)的節(jié)點。

查找過程：將要插入字符串的第一個字符循環(huán)取出，從根節(jié)點的第一層開始，查找當(dāng)前字符是否已經(jīng)存在，若存在則繼續(xù)該過程，如不存在則返回False。其算法如下所示。

struct Node

Node* child[n]

bool flag;

INSERT（S，Sensitive）

node= Sensitive.root

for i=0 to S.size

c= S[i] -p'

ifnode.child[c]==NULL

node.child[c]_ new Node

node= node.child[c]

node.flag= true

FIND（S，‘rrie）

node= Trie.root

for i=0 to S.size

c=S[i]一7p 7

ifnode.child[c]==NULL

return false

node= node.child[c]

returnnode.flag

3.2 敏感詞預(yù)處理及匹配算法設(shè)計

網(wǎng)頁文本中的敏感信息過濾與匹配步驟如下：

定義敏感詞的類別、統(tǒng)計敏感詞的數(shù)量，，根據(jù)敏感信息的類別劃分并記錄，根據(jù)敏感類型設(shè)定每種敏感信息的權(quán)重。建立敏感詞字典樹，建立root節(jié)點，每顆子樹即為敏感詞庫中的每個敏感詞，利用文本分詞技術(shù)可以將文本中的句子分成若干詞語，用這些詞語與敏感詞字典樹進行匹配，判斷是否存在敏感信息。為了避免算法過于復(fù)雜，結(jié)合中文分詞工具的一般，規(guī)定每個敏感詞的漢字數(shù)目不超過5個，即構(gòu)建的字典樹的深度小于等于5。

4 敏感文本分類過程

文本分類的過程就是根據(jù)文本的特征值將他們劃分到規(guī)定好的類別中。在敏感詞構(gòu)成的文本分類中，要根據(jù)敏感詞類別出現(xiàn)的頻率和數(shù)量來決定敏感文本的類型。

4.1 文本的預(yù)處理

分類之前要建立訓(xùn)練和測試用的語料庫，如果要對敏感文本進行分類，就要建立不同敏感類型的文本庫。建立這里的預(yù)處理指的是建立敏感文本語料庫，由網(wǎng)站工作人員將敏感頁面的文本部分提取出來，根據(jù)文本的敏感類型，放入不同的類型目錄?？梢詫⑦@些文本作為文本訓(xùn)練集，并且以隨機抽取的方法在這些文件中抽取一定規(guī)模的文本作為測試集。

4.2 中文分詞

計算機理解不了文本中的句子，因為一般來說，句子是無結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。如果句子經(jīng)過分詞之后能用若干個關(guān)鍵詞來表示句子的意義，那計算機就容易理解。詞匯是一種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。經(jīng)過分詞操作后，文本可以以詞匯的方式簡化其意義，變成了一種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

4.3 建立向量空間模型（VSM）

如果文本可以表示為一個空間向量，那么在文本分類時，不同類型文本之間的類別歸屬就可以抽象為不同向量之間的夾角，以向量的形式表示文本數(shù)據(jù)，對文本建立向量空間模型，可以將文本分類問題轉(zhuǎn)化為一個數(shù)學(xué)問題，可以減少處理實際問題的復(fù)雜程度。

文本構(gòu)成的VSM中，一個文本d可以看作由構(gòu)成該文本的所有單詞構(gòu)成的特征向量。

4.4 通過計算TF-IDF值得到文本集的權(quán)重矩陣

通過計算文本的TF-IDF值來確定文本之間的相似性，進而根據(jù)相似程度來進行文本分類。

TFIDF（w，d）=TF（w，d）×IDF（w）

（3）

上式計算的結(jié)果為詞w對于文本d的權(quán)重。根據(jù)這個權(quán)重可以建立一個二維矩陣，元素a[i][j]用來表示第j個敏感詞在第i個敏感類別中的IF-IDF值。依據(jù)同樣的方式建立測試及數(shù)據(jù)的TF-IDF詞向量空間模型。測試集和訓(xùn)練集處在同一個詞向量空間中，測試集與訓(xùn)練集數(shù)據(jù)具有不同的敏感詞權(quán)重矩陣。

4.5 敏感文本分類決策樹構(gòu)建

4.5.1 分詞及文本向量的降維處理

在使用向量模型表示文檔時，必須要進行語句分詞處理。詞語本身是有一定意義的，他們組合在一起構(gòu)成了句子，形式上而言，漢字是組成句子的最小單位，但是單個漢字的意義不明確，所以詞從意義表達上來說，是構(gòu)成語句的最小單位。在敏感文本分類中詞語的權(quán)重是決定一個文本是否敏感的重要因素。為了降低文本向量的維度，需要去掉其中的語氣助詞、副詞、介詞等不具備特定意義的詞（除名詞與動詞之外的詞），進行向量降維，可以加快利用分類算法進行文本分類的速度與精度。

4.5.2 構(gòu)建敏感詞檢索模型中的決策樹算法

1）計算每個文本中敏感特征詞在由敏感文本構(gòu)成矩陣中的權(quán)重，根據(jù)權(quán)重的大小確定而對文本進行敏感類別的分類，即預(yù)測出這些文本屬于哪種具體的敏感類型。利用PYthon中的scikit-learn工具進行TF-IDF的處理，完成不同類型文本中每個敏感文本的向量化表示。

2）將多個具有m維特征向量的文本作為樣本訓(xùn)練集（ij[I練數(shù)據(jù)），利用C4.5算法將其分類到相應(yīng)的類別中間，以實現(xiàn)敏感文本的分類。

5 實驗

敏感文本分類實驗采用復(fù)旦中文文本分類庫，并添加部分其他類別的文本作為訓(xùn)練集。訓(xùn)練集樣本點的數(shù)目為測試集的3倍左右。經(jīng)過實驗驗證，采用決策樹對敏感文本的分類準確率能達到80%以上。

6 結(jié)束語

本文提出的方案為網(wǎng)頁敏感詞的主動檢索提供了新思路，對敏感文本分類提供了一種新的選擇。由于決策樹不能很好地處理對連續(xù)型屬性的量化、編碼，文本數(shù)據(jù)的完整性以及分詞算法的優(yōu)劣都會影響決策樹的生成，另外，對決策樹合理地進行剪枝能進一步提高決策樹分類算法的精確度、簡化算法的復(fù)雜度。合理的設(shè)定閾值并設(shè)置剪枝條件從而使建立的學(xué)習(xí)模型更加簡單是日后要關(guān)注的一個關(guān)鍵點。

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【通聯(lián)編輯：梁書】

收稿日期：2019-12-21

作者簡介：李偉（1977-），男，陜西寶雞人，講師，碩士，主要研究方向為計算機網(wǎng)絡(luò)安全。