顏于鳳 沈 勇

（江蘇科技大學計算機學院 鎮(zhèn)江 212003）

1 引言

進入21世紀以來，隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，人們對于網(wǎng)絡(luò)的依賴性也不斷增強，雖然網(wǎng)絡(luò)給人們的生活和工作帶來了巨大的便利，但隨之而來的網(wǎng)絡(luò)安全問題也會造成不可估量的損失。網(wǎng)頁被篡改是一種常見的網(wǎng)站安全問題，尤其是政府或高校等具有公信力的單位，一旦網(wǎng)頁被篡改并發(fā)表一些損壞國家和人們利益的言論將會對社會造成極其惡劣的影響。鑒于網(wǎng)站安全對于人民生活影響之大，范圍之廣，針對網(wǎng)站頁面保護的技術(shù)也是層出不窮，一些企業(yè)也開發(fā)出專門的網(wǎng)頁防篡改系統(tǒng)［1］。但即便如此，據(jù) CNCERT（國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心）監(jiān)測發(fā)現(xiàn)，今年我國境內(nèi)仍有上萬個網(wǎng)站被篡改［2］。因此高效、準確的篡改檢測方法是能夠應(yīng)對此類問題的有效途徑。

在之前的網(wǎng)頁篡改檢測的研究中，主要的檢測技術(shù)有人工比對檢測、HASH函數(shù)比對、數(shù)字水印、網(wǎng)頁相似度比對、關(guān)鍵字比對等方法［3］。這些方法雖然能夠檢測出網(wǎng)頁是否被改動，但大多是對網(wǎng)頁源代碼進行處理，有的是計算源代碼的HASH值，有的是嵌入水印，這對于源代碼固定的靜態(tài)網(wǎng)頁是奏效的［4］。而對于以數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的動態(tài)網(wǎng)頁來說，源代碼中幾乎不包含太多信息，以處理網(wǎng)頁源代碼的方式來處理動態(tài)網(wǎng)頁往往無法達到預(yù)期的效果，所以此類算法對于動態(tài)網(wǎng)頁的作用還有待研究［5］。本文以虛擬用戶的形式通過模擬瀏覽器行為加載網(wǎng)頁并獲取網(wǎng)頁截圖，再借用圖像特征點提取算法對截取的圖像進行特征識別，從而快速地檢測出網(wǎng)頁是否被篡改，因為并非直接處理網(wǎng)頁源代碼，所以該模型對于靜態(tài)網(wǎng)頁和動態(tài)網(wǎng)頁同樣有效。

2 檢測模型設(shè)計

2.1 網(wǎng)頁抓取模型

在通常的網(wǎng)頁抓取過程中需要借用網(wǎng)絡(luò)爬蟲作為工具。目前，網(wǎng)絡(luò)爬蟲的框架種類眾多，不同的框架下包含了不同的爬取算法，有的以網(wǎng)站深度為爬取標準，有的以網(wǎng)站廣度為標準，而選取標準則以實際應(yīng)用的需求為準［6］。雖然方法很多但其基本原理都是給定一個初始的url地址鏈接，作為一個站點，讀取該站點的頁面，然后再通過頁面源碼中的鏈接爬取鏈接所指向的頁面，直到所有頁面都被讀取完［7］?；玖鞒谭譃槿剑航㈡溄雨犃小SN解析鏈接并保存、分析下載的文件［8］。

本文的網(wǎng)頁抓取模型在利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲的基礎(chǔ)上，創(chuàng)建一個虛擬的用戶端，通過模擬瀏覽器的行為來訪問首站點，然后編譯執(zhí)行站點中的JavaS-cript代碼，最終保存模擬瀏覽器中的網(wǎng)頁界面。具體流程如圖1所示。

圖1 抓取模型

2.2 圖像處理算法

圖像處理一直以來都是學者們比較感興趣的一個研究方向。能夠代表一幅圖像的要素有很多種，特征點便是其中之一。針對二維圖像的特征點檢測的研究也已經(jīng)持續(xù)了很長的一段時間，到目前為止已有上百種不同類型的檢測算法［9～10］。本文在眾多的特征點檢測算法中選用兩種最常見的角點檢測算法：Harris角點檢測和SIFT角點檢測算法作為本文圖像處理的方法，在充分理解這兩種角點檢測算法的基礎(chǔ)上，創(chuàng)建角點檢測模型對網(wǎng)頁抓取模型中得到的圖像進行處理，并且對處理過的圖像進行比較。

2.2.1 Harris角點檢測算法

傳統(tǒng)的角點檢測算法首先會固定一個窗口，然后以各個像素點作為窗口的中心，沿八個基本方向分別滑動，計算滑動窗口前后對應(yīng)位置像素點灰度值之差的平方和，并取最小值作為該點的角點檢測，最后經(jīng)非極大值移植和閾值判斷過程抽取角點［11］。若某個像素點是角點，則窗口移動的過程中各個方向的灰度變化都比較大。

Harris角點檢測算法通過高斯算子計算水平和垂直方向上的微分并創(chuàng)建局部微分自相關(guān)矩陣來描述灰度變化的情況：

2.2.2 SIFT角點檢測算法

SIFT（Scale Invariant Feature Transformantion），尺度不變特征變換，是一種對圖像放縮、旋轉(zhuǎn)等保持不變性的局部特征提取和描述算法［14］。該算法是繼Harris角點檢測算法后又一經(jīng)典算法，是由Lowe利用高斯差分算子在尺度空間中檢測特征點，并且結(jié)合相應(yīng)的梯度描述子共同構(gòu)成的［15］。其基本流程大致分為四步：輸入圖像并轉(zhuǎn)化、尺度空間極值點檢測、關(guān)鍵點精確定位及方向賦值和描述、得到目標的特征點集［16］。

圖2 Harris角點檢測流程

圖3 SIFT角點檢測流程

2.2.3 特征匹配算法

在對圖像進行特征提取后，就可以對特征點進行匹配。通常使用相似度來評判兩個圖像的特征點的匹配程度，若相似度越高則說明兩個圖像越匹配，進而說明網(wǎng)頁被篡改的幾率較小。

本文采用歐幾里得度量（euclidean metric，歐氏距離）來表示相似度：

其中X，Y為兩個待匹配圖像的特征點向量［17］。在二維空間中其表示的是兩個點之間的真實距離，歐式距離越小兩個用戶的相似度就越大，歐式距離越大，兩個用戶的相似度就越小。

3 實驗結(jié)果

為了驗證本設(shè)計能夠快速有效檢測出靜態(tài)網(wǎng)頁及動態(tài)網(wǎng)頁的篡改情況，本文以python作為主要工具，以個人網(wǎng)站的作為被測試對象，首先輸入初始站點的url鏈接，利用網(wǎng)頁抓取模型獲取該站點下所有頁面并建成圖像庫；接著對個人網(wǎng)站作出細微的修改，再次利用抓取模型獲取網(wǎng)頁圖像并作為圖像處理模型的輸入端，對前后兩次圖像進行特征匹配。

圖4為原網(wǎng)頁界面，然后對網(wǎng)頁進行細微的修改，用以模擬網(wǎng)頁被篡改，形成圖5，與圖4相比，圖5將“World”修改為“World_magic”。然后分別對兩幅圖像進行特征點提取。

圖4 原網(wǎng)頁

圖5 修改后網(wǎng)頁

圖6 原網(wǎng)頁特征檢測

圖7 修改后網(wǎng)頁特征檢測

經(jīng)過對比兩幅圖像的特征點發(fā)現(xiàn)，除了被修改過的外，其余部分的特征點參數(shù)一致。最后通過匹配，可有效找出被篡改的位置并標記。

圖8 匹配定位

4 結(jié)語

本文針對傳統(tǒng)網(wǎng)頁篡改檢測技術(shù)無法兼顧靜態(tài)網(wǎng)頁和動態(tài)網(wǎng)頁的問題，設(shè)計網(wǎng)頁抓取模型，利用圖像處理的方法對抓取的網(wǎng)頁界面進行特征點檢測，通過對比圖像來達到檢測網(wǎng)頁是否被篡改的目的。實驗證明，本文的研究方法確實可以達到檢測網(wǎng)頁是否被篡改的目的，并且能夠找出被篡改的位置信息。