[发明专利]对异常网页和/或APP进行预警的方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种对异常网页和/或APP进行预警的方法、装置及设备，该方法包括：获取大量的网络诈骗案件数据，根据网络诈骗案件数据生成网络诈骗对应的诈骗网络特征并存储；定期获取网页和/或APP的网络特征；将网络特征与预先存储的诈骗网络特征进行分析比对，判断网页和/或APP是否存在诈骗风险；若检测到网页和/或APP存在诈骗风险，则执行预警操作。本发明实施例可实现从互联网采集新注册的域名、分发的APP等资源，通过报案信息、已知诈骗信息等进行特征比对，及时发现潜在高危来源，帮助相关单位及时监控、预警、封堵；通过大量数据分析，能有效的减少诈骗来源，为普通民众财产进行挽损。

技术领域

本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种对异常网页和/或APP进行预警的方法、装置及设备。

背景技术

近年来，网络上充斥着各类钓鱼、高仿网站和APP，这些非法网页和APP通常以精心设计的虚假、病毒软件或网页冒充大众所熟知的金融平台、税务平台、社保平台、网络银行、网购软件和信用卡公司等可信的品牌进行网络诈骗活动，窃取受骗者的财产资料，如信用卡号、银行卡账户、身份证号、手机银行验证码等重要信息。

由于网络的方便，在高利益的驱使下，各种正规或不正规的平台未对非法网站、APP进行风险识别，普通民众缺少相应的安全意识，让犯罪团伙有了可趁之机。且国内各大手机厂商的官方应用商店等可能未对相关APP的关联信息做安全检测，也未关联其他风控数据，往往只能做到事后出问题了再进行下架、屏蔽处理。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种对异常网页和/或APP进行预警的方法、装置及设备，旨在解决现有技术中无法对非法网站、非法APP进行识别并预警的技术问题。

本发明的技术方案如下：

一种对异常网页和/或APP进行预警的方法，所述方法包括：

获取大量的网络诈骗案件数据，根据网络诈骗案件数据生成网络诈骗对应的诈骗网络特征并存储；

定期获取网页和/或APP的网络特征；

将网络特征与预先存储的诈骗网络特征进行分析比对，判断网页和/或APP是否存在诈骗风险；

若检测到网页和/或APP存在诈骗风险，则执行预警操作。

进一步地，所述获取大量的网络诈骗案件数据，根据网络诈骗案件数据生成网络诈骗对应的诈骗网络特征并存储，包括：

获取大量的网络诈骗案件数据，根据网络诈骗案件数据提取诈骗关键字；

根据机器学习算法对诈骗关键字进行训练，生成诈骗网络特征并存储。

进一步优选地，所述获取大量的网络诈骗案件数据，包括：

通过对开源情报信息和报案信息进行分析，获取大量的网络诈骗案件数据。

进一步优选地，所述获取大量的网络诈骗案件数据包括：

获取大量诈骗网页数据和/或大量诈骗APP数据；

其中诈骗网页数据包括诈骗网页的注册数据、分发数据、打开数据、诈骗过程数据及报案数据；

诈骗APP数据包括诈骗APP的开发数据、分发数据、安装数据、诈骗实施过程数据及报案数据。

优选地，所述根据机器学习算法对诈骗关键字进行训练，生成诈骗网络特征并存储，还包括：

根据诈骗网络特征识别疑似诈骗类型、诈骗风险等级、潜在嫌疑人特征。

进一步地，所述若检测到网页和/或APP存在诈骗风险，则执行预警操作，包括：