公开(公告)号：CN113689138A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202111037196.8

申请日：2021-09-06

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 郑康锋 ,  王哲 ,  高华东 ,  武斌 ,  伍淳华

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q40/04 ,  G06K9/62 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种基于眼动追踪和社工要素的网络钓鱼易感性预测方法，属于社会工程学领域；具体为：首先，收集各用户社工要素的主体属性，记录各用户浏览钓鱼网站的眼动数据进行清洗；同时，各用户根据自身对网络钓鱼的信任程度和交易意图进行打分；将各用户的获取数据对支持SVR模型进行训练；利用K‑Means聚类算法将用户划分成不同的易感性等级；当新用户实际浏览钓鱼网站时，收集新用户的主体属性和眼动数据，并输入SVR模型中，利用输出数据计算出易感性值，划分到对应的等级中进行预测。本发明利用训练好的SVR模型预测用户对此网络钓鱼的易感性，再根据易感性的强弱，做出相应的具有针对性的防御方法，增强用户的使用体验并提供全方位的防护。

公开(公告)号：CN113689138B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202111037196.8

申请日：2021-09-06

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 郑康锋 ,  王哲 ,  高华东 ,  武斌 ,  伍淳华

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q40/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2411 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于眼动追踪和社工要素的网络钓鱼易感性预测方法，属于社会工程学领域；具体为：首先，收集各用户社工要素的主体属性，记录各用户浏览钓鱼网站的眼动数据进行清洗；同时，各用户根据自身对网络钓鱼的信任程度和交易意图进行打分；将各用户的获取数据对支持SVR模型进行训练；利用K‑Means聚类算法将用户划分成不同的易感性等级；当新用户实际浏览钓鱼网站时，收集新用户的主体属性和眼动数据，并输入SVR模型中，利用输出数据计算出易感性值，划分到对应的等级中进行预测。本发明利用训练好的SVR模型预测用户对此网络钓鱼的易感性，再根据易感性的强弱，做出相应的具有针对性的防御方法，增强用户的使用体验并提供全方位的防护。