【摘 要】
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针对人机检测领域中脚本机器人种类多样的问题,提出了一种利用单分类方法基于鼠标行为的人机检测技术,实现对带有行为模拟功能的高级脚本机器人的检测。利用JavaScript获取网
【机 构】
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西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,西安交通大学电子与信息学部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772415)
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针对人机检测领域中脚本机器人种类多样的问题,提出了一种利用单分类方法基于鼠标行为的人机检测技术,实现对带有行为模拟功能的高级脚本机器人的检测。利用JavaScript获取网页页面正常用户的鼠标行为数据,经过数据预处理、特征提取过程获得描述用户行为的特征向量并送入单分类器中,建立人机检测模型。为验证单分类方法的有效性,通过统计分析网页页面正常用户的鼠标行为数据,设计3种具有模拟人类功能的脚本机器人,模拟正常用户完成网页页面登录场景任务。使用直线类型的脚本机器人样本参与特征选择,之后提取特征子集,完成单分类器
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