在網(wǎng)頁過濾技術中，URL 過濾是普遍采用的過濾方式，因為其設計實現(xiàn)非常簡單，速度快、效率高；但是互聯(lián)網(wǎng)是動態(tài)的，每天有數(shù)以萬計的新的網(wǎng)頁出現(xiàn)，URL 名單的更新速度往往跟不上；如果單純的采用URL 過濾，會造成過濾的遺漏
內(nèi)容過濾能夠?qū)崿F(xiàn)實時的網(wǎng)頁內(nèi)容防護，過濾比較準確，但是因為內(nèi)容過濾過程比較復雜，處理量如果過大，會造成用戶上網(wǎng)的明顯延遲。
設計的方法是基于網(wǎng)絡層的網(wǎng)頁過濾方法，在網(wǎng)絡設備上實現(xiàn)對網(wǎng)頁的過濾。采用URL 過濾與內(nèi)容過濾相結合的方式，取安全與性能的折中。
1 網(wǎng)頁過濾總體框架
一臺主機要訪問Web 服務器，首先與Web 服務器進行三次握手，建立TCP 連接；然后向Web 服務器發(fā)送請求報文，其中包含用戶訪問的URL，Web 服務器在收到請求報文后，會發(fā)送應答報文給客戶主機，因此過濾流程框架可按如下設計：
?、僭诰W(wǎng)絡設備中*用戶的數(shù)據(jù)包，檢測到HTTP 請求報文[3]，則分析該報文中嵌入的網(wǎng)頁地址信息（即URL），提取出URL 信息，對其進行在黑白名單中進行匹配分析，根據(jù)匹配結果給予是否通過；②內(nèi)容過濾采用“第一次放過”的策略，即第一次對未知URL 的返回報文僅做內(nèi)容檢查。收集服務器返回的HTTP響應報文，提取出應用層信息，組成完整的HTML 文檔，進行內(nèi)容過濾，根據(jù)判定結果進行相應的操作，整體過濾步驟如圖1 所示。
圖1 過濾模型
2 URL 過濾
2.1 相關定義
白（黑）名單：在該名單中的URL，必定是合（非）法的地址信息；未在該名單中的網(wǎng)址的合法性未知。
2.2 黑白名單機制的設計
URL 過濾框架的設計是基于兩個事實：
①因特網(wǎng)統(tǒng)計表明，超過80%的用戶經(jīng)常訪問的是20%的網(wǎng)頁內(nèi)容；②大多數(shù)用戶在多數(shù)時間內(nèi)訪問的是合法信息的網(wǎng)頁。
基于上述事實一，設計白名單時，僅存放經(jīng)常訪問的合法網(wǎng)站地址信息。這樣設計可以保證在進行URL 匹配時，能夠快速高效地判斷該網(wǎng)頁地址是否在高頻白名單中。對于一段時間內(nèi)訪問頻率不高的網(wǎng)頁，采用老化機制將其從名單中移除。
基于上述事實二，設計將URL 白名單放在黑名單之前，若采用黑名單在前的方式，將會浪費大量時間去查找黑名單，而在大多數(shù)時間內(nèi)，這些查找是不必要的。
2.3 URL 過濾
URL 過濾過程有：
?、贆z測通過網(wǎng)絡設備的報文，發(fā)現(xiàn)是HTTP 的GET 方法請求報文，提取其中攜帶的URL 信息，若與高頻名單中的條目匹配，表示該URL 為合法，給予通過，并將該條目的統(tǒng)計計數(shù)加1；②若在白名單中沒有匹配，則繼續(xù)和黑名單中的條目進行匹配。如果匹配成功，則斷開該TCP 鏈接，并且該匹配條目的統(tǒng)計計數(shù)加1；③若匹配失敗，則進行內(nèi)容，根據(jù)內(nèi)容過濾的結果將URL添加到相應名單中。
2.4 黑白名單老化機制
黑白名單老化機制步驟如下：
?、儆嬎忝麊沃蠻RL 條目訪問次數(shù)的平均值M，計算公式如公式1：
其中n 為表中的URL 條目數(shù)，mi 為第i 個條目的統(tǒng)計計數(shù)值；②將老化閾值設為該平均值；③遍歷所有的URL 條目，檢查每個URL 條目的統(tǒng)計計數(shù)，若高于老化閾值，則將其保留在名單中，并且將統(tǒng)計計數(shù)值0，如果低于老化閾值，則將其剔除。
3 內(nèi)容過濾
3.1 響應報文的獲取與重組
由于網(wǎng)絡的復雜性，返回的HTTP 響應報文可能不是有序的到達網(wǎng)絡設備的，因此在網(wǎng)絡設備上需要對到達的響應報文進行有序的重組。根據(jù)請求報文的五元組信息，收集該請求對應的HTTP 響應報文；由于可能亂序，根據(jù)ACK 字段和Seq 字段對報文進行排序重組。在重組中建立的數(shù)據(jù)結構圖2 所示。
圖2 重組使用的數(shù)據(jù)結構
3.2 文本的表示
目前常用的文本表示模型有許多種，常用的有：布爾邏輯模型、概率模型和向量空間模型等。在向量空間模型，文本內(nèi)容被形式化為多維空間中的一個點，把對文本內(nèi)容的處理簡化為向量空間中向量運算，使問題的復雜性大為降低。
權重的計算既可用規(guī)則的方法手工完成，又可通過統(tǒng)計的方法自動完成，便于融合統(tǒng)計和規(guī)則兩種方法。
向量空間模型用項的向量空間來表示文檔信息，項是指用來表示文檔內(nèi)容特征的基本語言單位（字、詞、詞組或短語等），也稱為特征詞，文檔可以用項的*來表示。一個網(wǎng)頁可以由特征以及其權值表示，如下：
其中 xi 為文本向量空間中的一個特征， w i 為該特征的權值。
3.3 特征的選取
一個文本攜帶大量的信息，基于計算的復雜性考慮，只能在文本信息中提取出其中一些比較重要的特征；并且對于實際的性能要求，文本中的關鍵信息足以反映一個文本特征。像一個文本中出現(xiàn)的“的”、“有”等一些詞是一些通用詞，不能體現(xiàn)某些文本的特征，因此需要事先對文本進行預處理，去除掉這些詞。
3.4 TF-IDF 權值計算
TF-IDF 計算公式：
其中TF（x,d）表示特征x在網(wǎng)頁d中出現(xiàn)的頻率，IDF（x）表示為，N是總共的訓練樣本數(shù)，df （x）為包含特征x 的樣本數(shù)。
3.5 改進的權值計算公式
從TF-IDF 計算公式可以看出，TF-IDF 計算公式是將一個樣本簡單的分解為若干特征，只是針對文本的內(nèi)容，沒有從文本的結構組成上考慮各特征的權值。
實際上，在一個HTML 結構文檔中，在之間，,以及一些其他的標簽之間出現(xiàn)的特征，相對于其他普通的正文，具有更重要的意義，因此對這些標簽之間的特征要給予比較大的權值，而對于其他普通的正文給予權重比較小。考慮到HTML 的這種結構化特性，對TF-IDF 權值計算進行一些改進。
以下是設計的一個簡單的位置——權值等級對應表，權值的選擇可由實際情況具體而定。
表1 特征位置與權值對應表
一個詞在一個網(wǎng)頁中出現(xiàn)的頻率越高，表示該詞在這個網(wǎng)頁中更重要。根據(jù)IDF，一個詞的重要與包含它的網(wǎng)頁數(shù)量成反比。一個特征x 在第i 個等級中的頻率如下表示：
其中Nxi 表示某個詞x 出現(xiàn)在等級i 中間的次數(shù)， Nx 表示詞x 出現(xiàn)在該網(wǎng)頁中總的次數(shù)。
權值的計算：
其中Wi 為特征等級為i 時，對應的加權系數(shù)。
3.6 KNN 算法
K-近鄰法的原理：在訓練樣本集中，找出與待分類的網(wǎng)頁相鄰最近的K 個訓練樣本，找出K 個近鄰中樣本數(shù)最多的類別c，就判斷待分類樣本為c 類。這里采用相似度作為計算距離的依據(jù)，相似的計算根據(jù)兩個樣本之間的夾角的余弦值來判斷。
根據(jù)此公式，計算出待測樣本x 與所有訓練樣本的距離，從而找出與x 距離最近的K 個訓練樣本，根據(jù)這K 個樣本的所屬類別，確定待測樣本x 的所屬類別。
3.7 內(nèi)容過濾流程
為了不給用戶造成比較明顯的延遲，采用“第一次放過”的策略。先并不攔截該響應報文，只是復制一份應用層信息，在整個響應報文傳輸完成之后，對復制的一份完整報文進行內(nèi)容過濾操作；如果判斷報文內(nèi)容是非法的，則將對應的請求報文的URL 信息添加到黑名單中，如果檢查認為是合法的，則允許該連接持續(xù)，并將URL 信息添加到白名單中。
4 結語
通過實驗分析，在過濾時間上，URL 過濾階段白名單匹配速度提高了53%,在黑名單的匹配中，速度提高了80%。在內(nèi)容過濾階段，由于采用的“第一次放過”策略，不會給用戶帶來延遲。既能在一定程度滿足網(wǎng)絡延遲的要求，又能改善用戶的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。但仍然存在一些需要改進的地方：該過濾系統(tǒng)是部署在網(wǎng)絡設備之上，網(wǎng)絡設備作為網(wǎng)絡節(jié)點，擔負著繁重的數(shù)據(jù)交換任務，考慮到這些，沒有對返回的報文進行實時的分析，而是采用“第一次放過”的過濾策略；此外，采用向量空間模型來表示，其缺點在于特征項之間線性無關的假設，因此可以考慮特征項之間的關聯(lián)性等，對該文本表示模型進行更加精確的表示。
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