基于大数据环境下的决策树恶意URL检测模型

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简介：
本研究提出了一种在大数据环境下利用决策树算法进行恶意URL检测的新模型。通过分析大量网络数据，有效识别和过滤潜在威胁，提升网络安全防护能力。恶意URL检测是信息安全防御技术研究的重要领域之一。传统方法在面对未知URL的自主探测及适应大数据时代需求方面存在不足。为此，设计并实现了一种结合了大数据技术和决策树算法与黑白名单技术的新型恶意URL检测模型。该模型基于Spark分布式计算框架，利用已知URL的数据集提取特征，并训练出决策树分类模型。之后使用此模型对黑白名单无法识别的新URL进行预测和分类，从而完成检测任务。实验结果表明，所构建的检测系统在准确性和稳定性方面表现良好。

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基于大数据环境下的决策树恶意URL检测模型

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本研究提出了一种在大数据环境下利用决策树算法进行恶意URL检测的新模型。通过分析大量网络数据，有效识别和过滤潜在威胁，提升网络安全防护能力。恶意URL检测是信息安全防御技术研究的重要领域之一。传统方法在面对未知URL的自主探测及适应大数据时代需求方面存在不足。为此，设计并实现了一种结合了大数据技术和决策树算法与黑白名单技术的新型恶意URL检测模型。该模型基于Spark分布式计算框架，利用已知URL的数据集提取特征，并训练出决策树分类模型。之后使用此模型对黑白名单无法识别的新URL进行预测和分类，从而完成检测任务。实验结果表明，所构建的检测系统在准确性和稳定性方面表现良好。

半监督学习下的恶意URL检测技术

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URLNet：基于深度学习的恶意URL检测代码-学习URL表示方法

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简介：URLNet是一种利用深度学习技术进行恶意URL检测的方法。通过学习URL的特征表示，能够有效识别潜在威胁，增强网络安全防护能力。 URLNet介绍这是通过深度学习学习URL表示以进行恶意URL检测的模型。该模型是基于卷积神经网络（CNN）构建的，并且在字符和单词级别上都利用了URL文本字符串的功能。要使用这个资源，你需要安装Python 3.6以及以下软件包：TensorFlow 1.8、tflearn 0.3 和 numpy 1.14。模型的数据集格式如下：每一行包括标签（+1表示恶意，-1表示良性）和URL文本字符串：<标签>。例如： ``` +1 http://www.exampledomain.com/urlpath/... -1 http://www.exampledomain.com/urlpath/... ``` 可以通过运行以下命令来训练模型： ```bash python train.py ```

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数据决策树建模+词云展示+基于文本的敏感信息检测

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