【摘要】异常网页会为互联网用户带来风险，为保证计算机的网络安全，基于机器视觉设计 Web 前端网页异常检测方法。本文首先采用获取异常特征的像素分布，对其进行归一化处理，将彩色图像转换为灰度图像，通过机器视觉提取网页异常特征。其次以提取的Web前端网页异常特征提取结果为基础，获取高维空间的核函数信息，设置特征有效度矩阵，构建 Web 前端网页异常分类器，得到异常检测结果。最后进行对比验证实验。实验结果显示，综合三种异常网页样本和正常网页样本，所提出方法的分类精度、精确率和召回率三项指标均达到 86% 以上，在综合评价指标的测试中，数据也在 0.86 以上，由此可见所提出的前端页面异常检测方法具备有效性。