Способы обнаружения аномальных элементов веб-страниц

1. Способ обнаружения аномального элемента веб-страницы на основании статистической модели веб-страницы, в котором:
а) строят статистическую модель веб-страницы, где:
- получают по меньшей мере одним веб-клиентом, реализованным на компьютерном устройстве пользователя, веб-страницу от веб-сервера, при этом веб-страница содержит скрипт, который при выполнении собирает сведения о содержимом по меньшей мере одного элемента веб-страницы на стороне веб-клиента и оправляет собранные сведения с компьютерного устройства пользователя серверу управления;
- выполняют вышеуказанный скрипт с помощью веб-клиента, который собирает сведения о содержимом по меньшей мере одного элемента веб-страницы на стороне веб-клиента и отправляет собранные сведения с компьютерного устройства пользователя серверу управления;
- преобразуют с помощью сервера управления полученные сведения в по меньшей мере один N-мерный вектор, где N-мерный вектор характеризует содержимое по меньшей мере одного элемента веб-страницы;
- создают с помощью сервера управления статистическую модель веб-страницы, которая представляет собой по крайней мере один кластер в N-мерном пространстве, при этом кластер содержит по крайней мере один N-мерный вектор;
б) обнаруживают аномальный элемент веб-страницы на основании построенной статистической модели веб-страницы, где:
- получают по меньшей мере одним веб-клиентом, реализованным на компьютерном устройстве пользователя, веб-страницу от веб-сервера, при этом веб-страница содержит скрипт, который при выполнении собирает сведения о содержимом по меньшей мере одного элемента веб-страницы на стороне веб-клиента и оправляет собранные сведения с компьютерного устройства пользователя серверу управления;
- выполняют вышеуказанный скрипт с помощью веб-клиента, который собирает сведения о содержимом по меньшей мере одного элемента веб-страницы на стороне веб-клиента и отправляет собранные сведения с компьютерного устройства пользователя серверу управления;
- преобразуют с помощью сервера управления полученные сведения в по меньшей мере один N-мерный вектор, где N-мерный вектор характеризует содержимое по меньшей мере одного элемента веб-страницы;
- сравнивают с помощью сервера управления полученный N-мерный вектор с кластерами статистической модели веб-страницы, где определяют расстояние между полученным N-мерным вектором элемента и центрами всех кластеров статистической модели;
- обнаруживают с помощью сервера управления в результате сравнения аномальный элемент веб-страницы, где аномальным признается элемент, когда выполняется по крайней мере одно из следующих условий:
расстояние между полученным N-мерным вектором и центрами всех кластеров статистической модели в N-мерном пространстве больше радиусов этих кластеров;
мера близости между полученным N-мерным вектором и центрами всех кластеров модели в N-мерном пространстве больше порогового значения;
мера близости между полученным N-мерным вектором и наиболее удаленными от центра кластеров N-мерными векторами кластеров статистической модели в N-мерном пространстве больше порогового значения.
2. Способ по п. 1, в котором получаемая веб-страница при построении статистической модели веб-страницы заведомо не содержит аномальных элементов.
3. Способ по п. 1, в котором элементами веб-страницы, о содержимом которых собирают сведения, являются элементы, по меньшей мере, следующих видов:
а) объекты:
- апплеты;
- скрипты;
- машинный код;
б) формы.
4. Способ по п. 3, в котором собираются сведения о содержимом по меньшей мере двух элементов веб-страницы.
5. Способ по п. 4, в котором элементы относятся к разным видам элементов.
6. Способ по п. 4, в котором элементы относятся к одному виду элементов.
7. Способ по п. 1, в котором для создания кластера используют иерархические методы.
8. Способ по п. 7, в котором кластер создают агломеративным методом, в котором наиболее близкие по расстоянию N-мерные векторы элементов выделяются в кластеры или наиболее близкие по расстоянию кластеры объединяют в один кластер.
9. Способ по п. 8, по которому расстояние: линейное, или евклидово, или обобщенное степенное Минковского, или Чебышева, или Манхэттенское.
10. Способ по п. 8, в котором наиболее близкими признаются векторы, имеющие наименьшее взаимное расстояние.
11. Способ по п. 8, в котором выделяют кластер до тех пор, пока радиус кластера максимально не приблизится к пороговому значению радиуса, где максимальным приближенным является радиус, который при следующем акте выделения кластера превысит пороговое значение радиуса.
12. Способ по п. 8, в котором выделяют кластер до тех пор, пока не останется кластеров или векторов с допустимой мерой близости, где допустимой мерой близости считается мера, не превышающая установленное пороговое значение.
13. Способ по п. 8, в котором наиболее близкими признаются кластеры, имеющие наименьшее расстояние между центрами.
14. Способ по п. 7, в котором кластер создают дивизимным методом, где кластер образуют векторы, взаимное расстояние которых меньше предельно допустимого расстояния, при этом предельная допустимость расстояния определяется пороговым значением.
15. Способ по п. 14, в котором отделяют кластеры до тех пор, пока радиус кластера не станет равным или меньше порогового значения радиуса.
16. Способ по п. 1, в котором для создания кластера используют неиерархические методы.
17. Способ по п. 1, в котором аномальным является элемент или группа элементов, N-мерный вектор которых не соответствует построенной статистической модели веб-страницы, а именно не принадлежит ни одному из кластеров модели.