面向国际化域名同形异义词攻击的实时Web防护模型研究

《IEEE Access》：A Web Protection Model Against Internationalized Domain Name Homograph Exploits

为应对国际化域名(IDN)中同形异义词(Homoglyph)引发的网络钓鱼威胁，本研究提出了一种基于动态Unisimchar数据库的实时检测模型。通过像素级相似性分析和多线程架构，该模型在0.07秒内完成域名级检测，准确率显著优于现有方法，为IDN安全防护提供了可扩展的解决方案。

　　

随着互联网全球化进程的加速，国际化域名(IDN)允许使用非ASCII字符（如中文、阿拉伯文等）注册网站地址，极大提升了非英语用户的网络访问体验。然而，这种便利性也带来了新的安全漏洞——攻击者可以利用视觉相似的字符（称为同形异义词，Homoglyph），例如西里尔字母"а"(U+0430)和拉丁字母"a"(U+0061)，注册与正规网站极其相似的恶意域名。根据2023年全球DNS威胁报告，90%的组织遭受过基于域名的攻击，平均每次损失高达110万美元。这种"同形异义词攻击"已成为网络钓鱼的主要手段之一，严重威胁网络安全。

为解决这一问题，研究人员在《IEEE Access》上发表了题为"A Web Protection Model Against Internationalized Domain Name Homograph Exploits"的研究论文，提出了名为HomographFinder的创新防护框架。该研究的核心突破在于构建了动态更新的同形异义词数据库Unisimchar，通过自动化流程实现了对Unicode字符的全面覆盖和实时更新。

研究团队采用了多项关键技术方法：首先，从Majestic Million、Zone Files和Daily Domains等权威数据源收集了超过100万个域名数据；其次，利用GNU Unifont glyphs将Unicode字符渲染为32×32像素图像，通过像素级曼哈顿距离算法计算字符间视觉相似度；第三，建立了基于阈值（θ≤4）的自动化检测流程，结合多线程处理架构实现高效分析；最后，通过人类感知实验验证了视觉相似度阈值的合理性，确保检测准确性。

构建动态同形异义词数据库

研究团队开发的Unisimchar数据库突破了传统静态数据库的限制，涵盖5,278个字符和5,800个同形异义词对。与Unicode官方"confusables.txt"文件仅包含6,311对相比，Unisimchar的覆盖率显著提升。数据库构建过程中，研究人员特别注重过滤稀疏字符（黑色像素<10的字符），确保检测质量。

多语言支持与区域分析

通过对.com顶级域名的分析，研究发现中文(4M)、日语(1M)、韩语(88K)等亚洲语言在IDN中使用频率最高。特别值得注意的是，巴基斯坦和欧洲地区成为同形异义词攻击的热点区域，其中isms.pk、defence.pk等巴基斯坦域名遭受攻击最为严重。

性能评估与检测效果

在检测效率方面，HomographFinder框架表现出色，平均每个域名检测时间仅为0.07秒，完全满足实时防护需求。实验结果显示，使用Unisimchar数据库可检测到3,110个同形异义词，而传统UC数据库仅能检测436个，检测能力提升超过7倍。

人类感知验证

通过28名参与者的人类感知实验，研究验证了视觉相似度阈值的科学性。实验采用五级评分标准（从"完全不同"到"非常易混淆"），结果显示Unisimchar数据库中的同形异义词对在混淆度评分上显著高于随机字符对，证实了其在实际应用中的有效性。

该研究的创新性主要体现在三个方面：首先，提出了基于像素级相似性分析的自动化检测方法，克服了传统依赖人工维护数据库的局限性；其次，通过多线程架构实现了实时检测能力，为浏览器扩展和DNS安全防护提供了技术基础；最后，建立的人类感知验证体系为同形异义词研究提供了新的评估维度。

研究结论表明，HomographFinder框架不仅显著提升了同形异义词攻击的检测准确率，更重要的是建立了可扩展的防护体系。随着Unicode字符集的持续更新，这种动态更新机制能够及时捕捉新的安全威胁。此外，该模型的多语言支持特性使其具备全球部署的潜力，对提升全球网络安全水平具有重要意义。

未来研究方向包括将框架集成到实际DNS基础设施中，探索深度学习技术在复杂脚本（如CJK统一表意文字）检测中的应用，以及扩展对多字体环境下同形异义词的识别能力。这些进展将进一步完善网络空间安全防护体系，为构建更安全的互联网环境提供技术支撑。