利用文本向量化与集成学习实现相似网页分类

1. 网络空间测绘背景

网络空间测绘是指利用网络探测、端口探活、协议识别等技术，获取全球网络实体设备信息及开放服务等虚拟资源信息，并通过关联分析规则将这些资源映射至地理、社会、网络三大空间，绘制成动态实时的网络空间地图。

主要应用场景

1. 服务监管单位：

   • 多维度资产发现
   • 热点组件暴露面评估
   • 未知网站发现
   • 违规域名发现
   • 备案问题资产发现
   • 钓鱼网站发现

2. 实战红蓝对抗：

   • 针对指定目标进行资产搜集
   • 搜集关键信息包括IP:Port、domain、组件/版本等

2. 技术原理概述

整体流程

1. 数据来源：

   • 样本数据集：云测绘历史扫描web数据
   • 分类标签：云测绘历史指纹数据
   • 数据规模：约12万条分类标签，约20亿已打标网页源码数据

2. 处理流程：

   • 异常点检测与格式整合
   • 文本特征提取
   • 分类模型训练与优化

3. 文本特征提取技术

3.1 词袋模型

One-hot编码

• 统计字典中每个词在文档中的词频
• 缺点：词频不能很好体现单词信息量

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

• 对词频进行归一化
• 使用逆文档频率指标作为单词信息量度量
• 优点：能筛选出信息量更高的单词
• 缺点：
  • 文档向量过长
  • 输出矩阵与词典大小成正比且非常稀疏
  • 计算复杂度高

潜语义分析模型(LSA)

• 使用基于SVD的PCA进行降维
• 将高维向量表示转换为低维向量表示
• 将文档的词向量空间转化为语义级别的向量空间
• 缺点：
  • 仍为词袋模型，忽略语序与结构信息
  • 对HTML半结构化文本不友好

3.2 基于神经网络的文本向量化模型

Word2Vec

• 包含两类模型：
  • CBOW：通过上下文预测中心词
  • Skip-gram：通过中心词预测上下文

FastText

• 对输入上下文进行n-gram式分词
• 结合原单词组成语义信息
• 优点：
  • 解决Skip-gram模型预测句法结构准确率不高的问题
  • 改良n-gram分词逻辑，将网页结构信息作为特征
  • 解决HTML结构化文本分类中的OOV(Out of Vocabulary)问题

4. 基于集成学习的特征分类预测

4.1 Bagging: Random Forest

• 独立取样训练多个ID3决策树
• 通过多数投票输出最终结果
• 缺点：
  • 在存在结构、语义噪声时过拟合严重
  • 训练时间较长
  • 不能满足测绘数据更新需要的模型更新速度

4.2 Boosting: XGBoost

• 与传统Boosting的区别：
  • 支持特征收益计算时的多线程并行
  • 目标函数中包含额外的正则化项
• 优点：
  • 极大提高计算效率
  • 减少过拟合情况
  • 在性能和精度方面均有提升

5. 相似网站应用场景

检索语法

1. 检索网页特征与www.google.com一致的资产：

   similar="www.google.com"
   

2. 检索网页特征与www.github.com一致的资产：

   similar="www.github.com"
   

6. 实现步骤总结

1. 数据准备阶段：

   • 收集网页源码数据和分类标签
   • 进行异常点检测和格式整合

2. 特征工程阶段：

   • 选择合适的文本向量化方法（TF-IDF、Word2Vec、FastText）
   • 针对HTML半结构化文本特点进行优化

3. 模型训练阶段：

   • 尝试不同集成学习方法（Random Forest、XGBoost）
   • 评估模型性能（准确率、计算速度、过拟合情况）

4. 应用部署阶段：

   • 实现实时分类打标功能
   • 支持在线模型更新

7. 关键技术要点

1. 针对HTML半结构化文本的特殊处理：

   • 保留结构信息作为特征
   • 解决OOV问题

2. 性能与精度的平衡：

   • 选择计算效率高的模型
   • 通过正则化减少过拟合

3. 大规模数据处理能力：

   • 支持海量web资产的实时处理
   • 快速模型更新能力