Phát hiện và cảnh báo sự thay đổi của Website dựa trên thay đổi nội dung và cấu trúc HTML

TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
137 
PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO SỰ THAY ĐỔI CỦA WEBSITE 
DỰA TRÊN THAY ĐỔI NỘI DUNG VÀ CẤU TRÚC HTML 
Trần Đắc Tốt1 
Vũ Văn Vinh1 
TÓM TẮT 
Thực tế cho thấy hậu quả của việc tấn công làm thay đổi giao diện, nội dung 
website của hacker là đặc biệt nghiêm trọng. Vì vậy cần phải có những phương pháp 
cho phép kịp thời phát hiện những hình thức tấn công này, nhằm hạn chế tối những 
thiệt hại mà hacker gây ra. Trong bài báo này chúng tôi trình bày một phương pháp 
mới cho phép phát hiện sự thay đổi giao diện, nội dung của website. Phương pháp này 
được phát triển dựa trên thuật toán HTML Diff kết hợp với hàm băm MD5, và nó đã 
được xây dựng thành một ứng dụng với giao diện hài hòa, dễ sử dụng. Các thay đổi 
như chèn thêm nội dung mới, xóa hay sửa nội dung cũ, thay đổi các định dạng về màu 
sắc, kích thước, kiểu chữ của nội dung sẽ được ứng dụng ngay lập tức ghi nhận và 
thông báo tới người quản trị website. Ứng dụng cũng sẽ làm nổi bật nhưng vị trí đã 
thay đổi và gửi thư cảnh báo và khuyến nghị cho người quản trị trang web để xử lý. 
Từ khóa: Giám sát sự thay đổi, tấn công defacement, tính toàn vẹn trang web, 
phát hiện thay đổi trang web 
1. Mở đầu 
Một trong những kiểu tấn công 
được biết rộng rãi nhất là tấn công thay 
đổi nội dung, giao diện của website [1]. 
Hình thức tấn công này thường sử dụng 
các mã độc (virus, worm, trojan, và các 
loại mã độc khác), để xóa bỏ, sửa đổi, 
hoặc thay thế nội dung các trang web 
trên host (web server) [2]. 
Lỗ hổng website là mục tiêu tiềm 
tàng của việc tấn công (hack) vì các 
mục đích khác nhau. Các hacker có các 
công cụ để tìm kiếm các lỗ hổng 
website một cách sâu rộng và nhanh 
chóng, tiếp theo là chúng sẽ tiến hành 
khai thác những điểm yếu đó [3-4]. 
Những cuộc tấn công thay đổi 
website đã được thực hiện để xâm phạm 
tính toàn vẹn của web bằng một trong 
những hình thức sau [1]: 
- Thay đổi nội dung của trang web. 
- Thay đổi bất kỳ phần nào của nội 
dung trang web. 
- Thay thế toàn bộ trang web. 
- Chuyển hướng trang web. 
- Phá hủy hoặc xóa bỏ trang web. 
Các hệ thống kiểm soát an ninh 
mạng như Firewall, VPN (Virtual 
Private Network), PKI (Public Key 
Infrastructure) là những công cụ quan 
trọng để giữ cho web được an toàn hơn, 
1Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP. Hồ Chí Minh 
Email: tottd@cntp.edu.vn 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
138 
nhưng chúng không đủ để đảm bảo an 
ninh website, do đó cần những cơ chế 
an ninh tốt hơn [1]. 
Có nhiều phương pháp được đề xuất 
để bảo vệ trang web chống lại các cuộc 
tấn công như; Integrit [5], Veracity [6], 
Aide [7], L5 [8], Tripwire [9]. Tuy nhiên 
các phương pháp này cũng có nhiều 
nhược điểm cụ thể như sau: 
- Integrit, Veracity, Aide và L5 
không có phương án tự bảo vệ mình khi 
bản thân bị tấn công. 
- Tripwire thiếu sự cảnh báo nếu 
quá trình kiểm tra của nó bị thất bại bởi 
kẻ tấn công. 
- Các hệ thống nêu trên đều bị 
dừng lại và không có giá trị bảo mật 
nếu bộ phận kiểm tra bị thất bại vì bất 
kỳ lý do nào. 
Những hạn chế của các hệ thống 
nêu trên là động lực thúc đẩy chúng tôi 
nghiên cứu phương pháp mới kết hợp 
sử dụng hàm băm và thuật toán HTML 
Diff để tìm sự thay đổi nội dung dựa 
trên sự khác biệt giữa hai trang HTML 
của cùng một trang web tại hai thời 
điểm khác nhau. Từ đó áp dụng xây 
dựng hệ thống giám sát website nhằm 
phát hiện kịp thời các cuộc tấn công để 
đảm bảo tính toàn vẹn của trang web, 
đồng thời tạo ra thông điệp cảnh báo có 
ý nghĩa khi trang web đã bị tấn công. 
Đặc biệt, hệ thống này đã khắc phục 
được tối đa những hạn chế đã được đề 
cập ở trên. 
Phần còn lại của bài báo được tổ 
chức như sau: phần 2 trình bày các kiến 
thức cơ sở, phần 3 đề xuất phương pháp 
phát hiện sự thay đổi trong tập tin 
HTML, phần 4 trình bày các kết quả 
thực nghiệm khi triển khai hệ thống. 
Phần 5 là kết luận và hướng nghiên cứu 
tiếp theo. 
2. Kiến thức cơ sở 
2.1. Phân loại sự thay đổi 
Hiện nay, với sự phát triển mạnh 
mẽ của công nghệ gần như tất cả các tổ 
chức, doanh nghiệp, các nhân đều sử 
dụng Website để quảng bá thông tin, 
sản phẩm của mình. Tuy nhiên vấn đề 
an toàn cũng trở nên hết sức cấp thiết 
“các cuộc tấn công vào website Việt 
Nam trong ba tháng đầu năm 2017 gồm 
2.853 trang bị tấn công Deface (thay đổi 
giao diện), 3.783 trang bị cài Malware 
(mã độc) và 1.050 website bị đặt mã 
Phishing (lừa đảo)” theo VNCERT1. 
Vì vậy để giám sát và phát hiện các 
đấu hiệu bất thường trên website để 
cảnh báo kịp thời thì việc cần làm là tìm 
ra các dấu hiệu để nhận biết được các 
thay đổi này theo nhóm tác giả phân 
tích thì sự thay đổi của một trang web 
có thể chia làm 4 loại phổ biến như sau: 
Thay đổi về cấu trúc, thay đổi về nội 
1
12017-gan-7700-cuoc-tan-cong-mang-viet-
nam-1284710.htm (Truy cập ngày 8/8/2017). 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 235 ... ý tự đóng mở thẻ và ký 
tự khác (whitespace, tag, character). 
- Khởi tạo danh sách lưu kết quả 
so sánh content=null 
- Với mỗi từ item trong oneWords 
đã xác định trong bước 1, thuật toán 
dựa vào wordIndices xác định xem 
item đó xuất hiện ở vị trí nào trong 
twoWord 
o Nếu tìm thấy và đúng vị trí thì là 
gán nhãn bằng: có nghĩa là không thay 
đổi 
o Nếu không bằng: Gán nhãn xóa 
bằng cách thêm vào từ kiểm tra cặp thẻ 
 rồi kiểm tra xem trong tài 
liệu 02 vị trí đó được thay thế bằng từ 
khác hoặc ký tự khác thì gán nhãn cho 
từ đó là thêm mới và chèn thêm cặp thẻ 
o Cập nhật kết quả so sánh vào 
content 
Bước 4: Hiển thị nội dung trong 
content cho người sử dụng 
Kết quả thực hiện: 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
143 
Hình 8: Kết quả thực hiện 
2.3. Các hàm băm thông dụng 
Các hàm băm dòng MD (MD2, 
MD4, MD5) do Giáo sư Ronald L. 
Rivest đề xuất. Giá trị băm theo các 
thuật toán này có độ dài cố định là 
128bit. 
Phương pháp Secure Hash Standard 
(SHS) gồm tập hợp các thuật toán băm 
mật mã an toàn (Secure Hash Algorithm – 
SHA) như SHA-1, SHA-224, SHA-256, 
SHA-384, SHA-512 do NIST và NSA 
xây dựng. Hàm băm an toàn SHA phức 
tạp hơn nhiều cũng dựa trên các phương 
pháp tương tự, được công bố trong Hồ 
sơ Liên bang năm 1992 và được chấp 
nhận làm tiêu chuẩn năm 1993. Giá trị 
băm theo thuật toán này có độ dài cố 
định là 160 bit. Ngoài ra còn có một số 
thuật toán khác như: RIPEMD, 
HAVAL, Whirlpool, Tiger. 
Mỗi hàm băm đều có những ưu 
điểm và nhược điểm riêng của mình. 
Tất cả các hàm băm trên đều có tính 
bảo mật cao, trong đó họ hàm băm SHA 
được coi là có tính bảo mật cao nhất. 
Tuy nhiên x t về tốc độ mã hóa, MD5 
là hàm băm có tốc độ mã hóa cao nhất 
trong các hàm băm trên [13] do đó 
trong phương pháp đề nghị ở bài báo 
này chúng tôi quyết định chọn MD5. 
3. Phương pháp đề xuất 
Sau khi nghiên cứu chúng tôi đề 
xuất một phương pháp mới cho ph p 
phát hiện sự thay đổi giao diện, nội 
dung của website. Phương pháp này 
được phát triển dựa trên thuật toán 
HTML Diff kết hợp với hàm băm MD5. 
Các thay đổi như chèn thêm nội dung 
mới, xóa hay sửa nội dung cũ, thay đổi 
các định dạng về màu sắc, kích thước, 
kiểu chữ của nội dung sẽ được ứng 
dụng ngay lập tức ghi nhận và thông 
báo tới người quản trị website. 
3.1. Phương pháp phát hiện thay 
đổi nội dung 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
144 
- 
Hình 9: Mô hình giải pháp 
Phương pháp giải quyết bài toán 
được mô hình hóa trong hình 9. Chi tiết 
được trình bày như sau: 
Input: url: địa chỉ webpage cần 
kiểm tra 
Output: cảnh báo nếu phát hiện 
vấn đề bất thường. 
Các bước thực hiện 
Bước 1: Hệ thống nhận dữ liệu đầu 
vào là webpage cần được so khớp 
(Webpage check (new and old 
webpage)). 
Bước 2: Từ đó module Crawler sẽ 
thu thập dữ liệu của webpage liên tục 
theo định kỳ do người dùng xác lập sẵn. 
Bước 3: Từ kết quả Crawler lấy về, 
thay vì sử dụng trực tiếp thuật toán 
HTML Diff để so sánh ngay và tìm ra 
sự thay đổi của webpage, phương pháp 
được đề xuất sẽ sử dụng thuật toán 
MD5 (Hash) để băm kết quả thành một 
chuỗi để lưu trữ và so sánh với kết quả 
băm trước đó. Nếu kết quả băm ở thời 
điểm hiện tại có sự thay đổi so với kết 
quả băm đã lưu trữ trước đó sẽ đồng 
nghĩa với việc webpage đã thay đổi về 
nội dung. 
Lúc này hệ thống mới tiến hành áp 
dụng thuật toán HTML Diff để so khớp 
(Comparator) cụ thể trên toàn bộ 
webpage. 
Để làm tăng tốc độ của phương 
pháp đề xuất, hệ thống bổ sung thêm 
module Tree builder nhằm chia nhỏ 
webpage thành nhiều phần theo cấu trúc 
HTML của cây trước khi so sánh. Vì 
vậy, khi phát hiện webpage bị thay đổi 
ở phần cấu trúc nào, hệ thống sẽ chỉ so 
khớp phần nội dung của cấu trúc đó 
bằng HTML Diff thay vì so khớp toàn 
bộ webpage. 
Bước 4: Sau khi có kết quả so sánh, 
kết quả sẽ được lưu trữ, hiển thị 
(Presentation) cho người sử dụng đễ 
quan sát và gửi cảnh báo (Notification) 
thông qua email hay SMS. 
Như vậy, trong phương pháp này hệ 
thống sẽ giảm được thời gian vì đã 
không cần phải luôn so khớp bằng 
HTML Diff ở mọi giai đoạn của 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
145 
phương pháp mà chỉ áp dụng khi chắc 
chắn webpage có sự thay đổi. Thêm vào 
đó, cấu trúc cây sẽ giới hạn phạm vi 
thay đổi của webpage nên khi áp dụng 
HTML Diff sẽ hiệu quả hơn. 
3.2. Phương pháp phát hiện thay 
đổi về hình ảnh 
Kiểm tra sự thay đổi về hình ảnh 
bằng cách lấy dữ liệu HTML Document 
về. Để biết được sự thay đổi về hình 
ảnh trong web so với lần lấy hình ảnh 
trước đó, ta chỉ cần kiểm tra tập hình 
ảnh mới lấy AIMG_new so với tập hình 
ảnh đã lấy trước đó AIMG_old. Nếu 
AIMG_new có tổng số lượng hình ảnh Tnew 
= 0, Tnew giảm hoặc tăng đột ngột so với 
tổng số lượng hình ảnh của AIMG_old, có 
sự thay đổi về nội dung hình ảnh (nghĩa 
là cùng một đường dẫn tới tài nguyên 
hình ảnh nhưng lại có hàm băm MD5 
khác nhau, trong đó hàm băm MD5 
chính là sự thể hiện của nội dung hình 
ảnh) thì đó là một sự thay đổi bất 
thường và được cho là cần cảnh báo cho 
người quản trị website. 
Thuật toán kiểm tra sự thay đổi 
hình ảnh được trình bày như sau: 
Input: 
- url: địa chỉ webpage chứa nội 
dung hình ảnh cần thu thập 
- listIMGOld: danh sách các hình 
ảnh từ lần lấy hình ảnh trước đó 
Output: Thực hiện lưu lại danh 
sách hình ảnh, đồng thời trả về giá trị 
ngưỡng. Nếu ngưỡng = 0 thực hiện 
cảnh báo ngay và thoát ra. Nếu ngưỡng 
là một giá trị > 0 nghĩa là các tiêu chí 
phát hiện không nghiêm trọng. 
Các bước thực hiện chính: 
CheckImage(url, listIMGOld) 
Bước 1: Lấy tài liệu HTML của webpage 
HtmlDocument  GetHtml(url); 
Bước 2: Lấy tất cả đường dẫn tới tài nguyên hình ảnh và so sánh 
Foreach(src in GetAllSrcImg (htmlDocument)) 
{ 
 md5  DownloadIMG(src) 
 total++; 
 if(src != listIMGOld.src) 
 listIMGNew.add(src) 
 else 
 if(md5 != listIMGOld.md5) 
 listIMGChange.add(src) 
} 
Trong đó các hàm và thuộc tính được mô tả như sau: 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
146 
 GetHtml(url): có chức 
năng gửi một request, nhận và trả về tài 
liệu HTML tương ứng với địa chỉ url. 
 GetAllSrcImg(htmlDoc
ument): có chức năng lấy tất cả các 
thuộc tính src của tất cả các thẻ 
trong tài liệu HTML đã tải về. 
 DownloadIMG(src): tải 
về hình ảnh với đường dẫn src và 
chuyển hình ảnh sang md5 
 total: tổng số lượng hình 
ảnh đếm được 
 listIMGNew: danh sách 
các hình ảnh mới thêm vào trong lần 
kiểm tra này 
 listIMGChange: danh 
sách các hình ảnh đã bị thay đổi nội 
dung hình ảnh 
Bước 3: Xem x t sự thay đổi nằm 
trong ngưỡng nào 
 if(total == 0) 
 return 0; 
if(listIMGChange.count > 0) 
 return 0; 
 if(totalOdl/3 > total) 
totalValue  value; 
 if(listIMGNew.count > total/3) 
 totalValue  value; 
Có 2 mức độ nguy hiểm đó là tất cả 
các hình ảnh bị mất hết (total == 0) và 
danh sách những hình ảnh bị thay đổi 
nội dung > 0. Còn những mức độ còn 
lại sẽ cộng dồn ngưỡng giá trị. 
Nếu trả về giá trị 0 nghĩa là đang ở 
mức độ nguy hiểm, cần cảnh báo ngay. 
Nếu không trả về không thì sẽ lấy giá trị 
totalValue làm giá trị ngưỡng cho lần 
kiểm tra này. 
Bước 4: Sau đó lưu lại tất cả các 
hình ảnh xuống cơ sở dữ liệu dưới dạng 
file xml gồm 2 thuộc tính quan trọng là 
src và MD5 của hình ảnh. 
Với phương pháp phát hiện thay 
đổi về hình ảnh được đề xuất nó giúp 
gia tăng độ chính xác của cảnh báo, cụ 
thể đối với một webpage thì sẽ có rất 
nhiều hình ảnh đính kèm khi bị tấn công 
có thể các hình ảnh này sẽ bị thay đổi 
hoặc xóa hết, và thông thường các hình 
ảnh này chỉ có tăng chứ không giảm, 
nên khi bị giảm hoặc thay đổi là đã bất 
thường cần phải cảnh báo ngay. 
Tóm lại với các đề xuất trên đã 
giúp hệ thống cảnh báo có thể làm việc 
hiệu quả và giúp quản trị viên website 
ứng cứu kịp thời khi có các sự cố không 
mong muốn. 
4. Kết quả thực nghiệm và thảo luận 
Ứng dụng thực nghiệm “Monitor 
Webpage Changes” được phát triển 
bằng ngôn ngữ C# (Microsoft Visual 
Studio 2010). Với cấu hình máy sử 
dụng là: 
• Bộ xử lý: Intel(R) Core(TM) i5 
CPU M450 @ 2.40GHz 
• Bộ nhớ Ram: 8.00 GB. 
• Loại hệ thống: hệ điều hành 64-
bit. 
• Hệ điều hành: Windows 10 
Professional. 
Giao diện chính của “Monitor 
Webpage Changes”; biểu tượng cái 
chuông sẽ thay đổi màu theo tình trạng 
của website được giám sát: màu đỏ là 
website đang bị nguy hiểm, màu xanh là 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
147 
chưa phát hiện bất thường, màu vàng là 
có dấu hiệu nguy hiểm cần được quản 
trị viên website kiểm tra. 
Hình 10: Giao diện chính của ứng dụng “Monitor Webpage Changes” 
4.1. Danh sách các trường hợp thử nghiệm 
STT Ngày Địa chỉ website thử nghiệm 
1 16/7/2017 – 19/8/2017  
2 16/7/2017 – 6/10/2017  
3 22/8/2017 – 15/9/2017  
Bảng tổng hợp kết quả: 
STT ịch bản thử nghiệ 
Số lần 
thử 
nghiệm 
Số lần 
đạt 
yêu 
cầu 
Số lần 
không 
đạt 
yêu 
cầu 
Tỷ lệ thành 
công 
1 Thêm text trên home page 50 50 00 100% 
2 Xóa text trên home page 50 50 00 100% 
3 Thay đổi text trên home page 50 50 00 100% 
4 Thêm hình ảnh trên home 
page 
50 50 00 100% 
5 Xóa hình ảnh trên home page 50 50 00 100% 
6 Sửa hình ảnh trên home page 50 50 00 100% 
7 Thêm link trên home page 50 50 00 100% 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
148 
8 Xóa link trên home page 50 50 00 100% 
9 Sửa link trên home page 50 50 00 100% 
4.2. Một số hình ảnh chụp kết quả giám sát theo thời gian thực trên 
website  
Ngày 22/8/2017 khởi tạo giám sát website  
Ngày 23/8/2017, 28/8/2017 hệ thống phát hiện có liên kết mới được thêm 
vào, hệ thống đã ghi nhận lại kết quả và gởi mail cảnh báo. 
Hình 11: Ảnh chụp màn hình cảnh báo của ứng dụng “Monitor Webpage Changes” 
4.3. Một số hình ảnh chụp kết quả giám sát theo thời gian thực trên 
website  (bản sao của website fit.hufi.edu.vn) 
Website bị tấn công và để lại dòng chữ “Hack by VCS” 
Hình 12: Màn hình website bị tấn công để lại thông điệp của hacker 
Thông tin cảnh báo nhận được qua mail lúc 10/5/2017 9:46:07 AM 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
149 
Hình 13: Ảnh chụp email cảnh báo khi website bị tấn công 
Ứng dụng “Monitor Webpage 
Changes” đã cài đặt trên một số website 
và giám sát thời gian thực trên các 
website này. Kết quả thực nghiệm cho 
thấy ứng dụng hoạt động tốt và đã đạt 
được kết quả như sau: 
- Phát hiện được tất cả các thay 
đổi của website (trừ một số thông tin 
không kiểm tra là số lượng online và số 
người truy cập) và gửi cảnh báo cho 
quản trị viên mỗi khi có sự thay đổi. 
- Giao diện ứng dụng khá thuận 
tiện và dễ dàng cho quản trị viên kiểm 
tra và phát hiện vị trí cần khắc phục khi 
có sự cố. 
- Tốc độ chương trình tương đối 
ổn định. 
- Ứng dụng “Monitor Webpage 
Changes” được cài đặt độc lập với 
website và giám sát thông qua môi 
trường internet và ứng dụng cài trực tiếp 
trong cùng hệ thống của website đều cho 
kết quả giống nhau. 
5. Kết luận 
Trong bài báo này, chúng tôi đã 
trình bày một hướng tiếp cận bài toán 
hoàn toàn khác so với các phương pháp 
cũ trước đây như Integrit, Veracity, 
Aide, L5 và Tripwire. Phương pháp đề 
xuất mới này dựa trên sự kết hợp hàm 
băm MD5 và thuật toán HTML Diff đã 
mang lại kết quả rất khả quan trong việc 
giám sát, có thể phát hiện sự thay đổi 
giao diện, nội dung của website một 
cách nhanh chóng, kịp thời theo thời 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
150 
gian thực. Qua kết quả thực nghiệm cho 
thấy các thay đổi như chèn thêm nội 
dung mới, xóa hay sửa nội dung cũ, 
thay đổi các định dạng về màu sắc, kích 
thước, kiểu chữ của nội dung đã được 
ứng dụng “Monitor Webpage Changes” 
ngay lập tức ghi nhận và thông báo tới 
người quản trị website. Chương trình 
ứng dụng cũng làm nổi bật nhưng vị trí 
đã thay đổi và gửi thư cảnh báo và 
khuyến nghị cho người quản trị trang 
web để xử lý. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
1. Charles P. Pfleeger and Shari Lawrence (2003), “Security in Computing”, 3rd 
Edition, Prentice Hall (available at 
zspJo4C&dq =%22web+site+defacement+attack+%22&source=gbs_navlinks_s) 
2. William Stalling (1999), “Cryptography and Network Security”, Prentice Hall 
3. Shar, L.K. and Hee Beng Kuan Tan (2013), “Defeating SQL Injection”, in 
IEEE Computer, Singapore, Vol. 46, Issue: 3, pp. 68-77 
4. “Chinese websites 'defaced in Anonymous attack'” (2012), [Online], 
Available:  April 5, 2012 
5. E.L.Cashin (2000), “Integerit file Verification System”, (available at 
6. Rocksoft (2003), “Veracity- nothing can change without you knowing: Data 
integrity assurance”, (available at  
7. R.Lehti (2005), “Advanced Intrusion Detection Environment”, (available at 
8. RSA Laboratories (1992), “The MD2 Message Digest Algorithm” 
9. Gene Kim (2001), “Advanced Applications of Tripwire for Servers”, 
Tripwire, Inc 
10. E.Berk, “HtmlDiff: A Differencing Tool for HTML Documents”, Student 
Project, Princeton University,  
11. S.Chawate, A.Rajaraman, H.Garcia-Molina and J.Widom (1996), “Change 
Detection in Hierarchical Structured Information”, Proceedings of the ACM 
SIGMOD International Conference on Management of Data, Monteal, June 1996 
12. H. P. Khandagale and P. P. Halkarnikar (2010), “Novel Approach for Web 
Page Change Detection System”, International Journal of Computer Theory and 
Engineering, Vol. 2, No. 3, June, 2010, 1793-8201 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 07 - 2017 ISSN 2354-1482 
151 
13. TS. Dương Anh Đức - ThS. Trần Minh Triết (2005), Mã hóa và ứng dụng, 
Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại Học Khoa học Tự nhiên, Đại Học Quốc gia 
TP. Hồ Chí Minh 
DETECTING AND GIVING WARNINGS OF CHANGED WEBSITES 
BASED ON CHANGED CONTENTS AND HTML STRUCTURES 
ABSTRACT 
Hackers’ attacks, which change the interface and contents of webpages, bring 
about particularly serious consequences. Therefore, there should be methods to 
allow real-time detection of these changes to minimize the consequences. In this 
article, we present a new method to detect the changes in webpage interface and 
contents. This method is developed based on the HTML Diff algorithm combined 
with the MD5 hash function, and has been built into an application with a nice, easy-
to-use interface. Changes such as new contents inserted, contents deleted or edited, 
and changes to the format of color, size, type of content will be immediately recorded 
and notified to the website administrator. The application will also highlight the 
changed locations and send a warning message and recommendations to the 
webmaster. 
Keywords: Supervise changes, attack defacement, entire of website, dectection of 
changed websites 
(Received: 20/9/2017, Revised: 5/10/2017, Accepted for publication: 12/12/2017)