基于TFIDF的违法网站识别技术详解

1. 背景与概述

违法网站识别是网络安全监管的重要任务，本文介绍了一种基于TFIDF算法的自动化违法网站检测方法。该方法通过分析网页特定标签内容，结合关键词库和机器学习算法，实现了对违法网站的高效识别。

2. 违法网站分类

2.1 暗链

• 在网站title、meta中插入违法关键词
• 表面无异常，源代码或搜索引擎结果中可见
• 主要用于SEO提升和特定访问渠道跳转

2.2 明链

• 直接在网站中插入违法跳转语句
• 通过JS将违法页面嵌入原网站
• 表现形式直接，相对容易发现

3. 数据抽取方法

3.1 关键标签抽取

使用XPath抽取以下标签内容：

rule = s.xpath('//title/text()').extract()
rule = s.xpath('//meta/@content').extract()
rule += s.xpath('//a/text()').extract()
rule += s.xpath('//a/@title').extract()
rule += s.xpath('//link/@title').extract()

3.2 数据清洗

1. 去除特殊符号：

new_rule = ''.join(re.findall(u'[a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]', ''.join(rule)))

2. 分词处理：

word = jieba.cut(new_rule)

3.3 关键词处理

1. 加载违法关键词库：

fp = open('blackword.txt', 'r')
blackword = [x.strip().encode('unicode_escape') for x in fp.readlines()]
for x in blackword:
    jieba.suggest_freq(x.decode('unicode_escape'), True)
fp.close()

2. 过滤无效分词：

new_word = []
for x in word:
    if x not in stpwrdlst and len(x) > 1 and len(x) < 10 and not re.search(r'^[0-9]*$', x):
        new_word.append(x)

4. 算法实现

4.1 TFIDF算法实现

CV = CountVectorizer(ngram_range=(1,1), decode_error="ignore", min_df=0.05, max_df=0.7)
x = CV.fit_transform(x_all).toarray()
transformer = TfidfTransformer(smooth_idf=False)
x_tfidf = transformer.fit_transform(x)
x = x_tfidf.toarray()

4.2 Doc2Vec算法实现

max_features = 1000
x_train = labelizeReviews(x_train, 'TRAIN')
x_test = labelizeReviews(x_test, 'TEST')
x = x_train + x_test

cores = multiprocessing.cpu_count()
model = Doc2Vec(dm=0, vector_size=max_features, window=40, negative=20, 
               min_count=5, sample=1e-5, hs=0, workers=cores, epochs=40)
model.build_vocab(x)
model.train(x, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
model.save(doc2ver_bin)

5. 性能评估

5.1 TFIDF算法评估结果

• 准确率(accuracy_score): 0.9627
• 混淆矩阵(confusion_matrix): [[2031, 71], [31, 600]]
• 精确率(precision_score): 0.8942
• 召回率(recall_score): 0.9509
• F1分数(f1_score): 0.9217

5.2 Doc2Vec算法评估结果

• 准确率(accuracy_score): 0.9605
• 混淆矩阵(confusion_matrix): [[2107, 47], [63, 567]]
• 精确率(precision_score): 0.9235
• 召回率(recall_score): 0.9
• F1分数(f1_score): 0.9116

6. 算法选择与优缺点分析

6.1 TFIDF算法选择原因

1. 实现简单，计算效率高
2. 对暗链识别效果较好
3. 适合实战应用场景

6.2 存在不足

1. 对机械类术语网站易产生误报
2. 对涉黄类视频和app识别存在困难
3. 暗链与明链识别需要区别对待

6.3 Doc2Vec算法不足

1. 合法关键词聚集影响暗链识别
2. 实现复杂度较高
3. 实际效果提升不明显

7. 实践建议

1. 建立完善的违法关键词库(blackword.txt)
2. 定期更新黑白样本库
3. 结合人工审核处理边界案例
4. 针对不同类型违法网站可考虑分别建模
5. 注意处理特殊字符和超长字符串问题

8. 总结

基于TFIDF的违法网站识别方法在实战中表现良好，准确率达到96%以上。该方法通过抽取网页关键标签内容，结合中文分词和关键词库，利用TFIDF算法实现了高效的违法网站自动识别。虽然存在一定的误报率，但在实际监管工作中已经能够大幅提高工作效率。