采用半监督学习的恶意URL识别方法。

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简介：
检测恶意URL在抵御网络攻击中具有至关重要的作用。由于监督式学习对大量标注样本提出了高要求，本文提出了一种半监督学习范式来训练恶意URL检测模型，从而有效降低了为数据进行标注所产生的相关成本。在此基础上，本文对传统半监督学习协同训练方法进行了算法优化，融合了专家知识以及Doc2Vec两种数据预处理方法，并利用训练后的两个分类器筛选出预测结果一致且置信度高的样本，随后对这些样本进行伪标签化处理，以供分类器进一步的学习使用。实验结果证实，本文提出的方法仅需0.67%的有标签数据即可训练出精度分别达到99.42%和95.23%的两个不同类型的分类器，其检测性能与监督式学习相媲美，并且显著优于自训练和协同训练方法。

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客服

半监督学习下的恶意URL检测技术

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本研究探讨了在半监督环境下利用有限标注数据进行恶意URL检测的方法和技术，旨在提升网络安全防护能力。检测恶意URL对于防御网络攻击至关重要。针对有监督学习需要大量标记样本的问题，本段落采用半监督学习方式训练恶意URL检测模型，从而减少了为数据打标签带来的成本开销。在传统半监督学习协同训练的基础上进行了算法改进，利用专家知识与Doc2Vec两种方法预处理的数据来训练两个分类器，并筛选出这两个分类器预测结果一致且置信度高的样本进行伪标记后再用于继续训练分类器。实验结果显示，本段落的方法仅使用0.67%的有标签数据就能分别达到99.42%和95.23%检测精确度的两种不同类型的分类器效果，并与监督学习性能相近，优于自训练及协同训练的表现。

半监督学习方法

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简介：半监督学习方法是指利用大量未标记数据和少量标记数据进行训练的学习算法，旨在提升模型性能与减少标注成本。 Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，它结合了有标签数据和无标签数据来训练模型。这种方法在只有少量标记样本的情况下尤其有用，可以通过利用大量未标记的数据来提高模型的性能和泛化能力。通过这种方式，半监督学习能够在资源有限的情况下有效提升算法的学习效果。

MLMaliciousURL：运用机器学习识别恶意URL-源码

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MLMaliciousURL 是一个利用机器学习算法来检测和分类潜在恶意URL的开源项目。该项目提供了一个全面的解决方案，包括数据预处理、模型训练及测试等模块，旨在帮助开发者构建有效的网络防护系统。使用机器学习分析恶意URL的检测作者：Andrew Lopez、Alex Tran、Hyun Woo Kim、Tu Tran 摘要和说明：实现了4个数据模块： - LGC: 线性回归结合计数向量化器 - LGT: 线性回归结合TF-IDF向量化器 - MNBC: 多项式朴素贝叶斯

异常检测：采用无监督、半监督及监督机器学习技术

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本研究探讨了利用无监督、半监督和监督机器学习方法进行数据异常检测的技术与应用，旨在提高检测效率和准确性。在网络入侵的异常检测研究中，数据集通常包含通过主成分分析（PCA）进行降维处理的数据点，并且在无监督学习环境中训练模型时不会使用具体的类别标签。这意呸着，在实际应用中，企业需要验证预测结果的有效性，因为没有明确的事实依据来支持这些结论。然而，在这项研究中，我们采用了一些特定的方法如隔离林、基于聚类的局部离群因子（CBLOF）、主成分分析（PCA）和椭圆形信封模型进行无监督分类，并且使用了真实标签对预测结果进行了验证。结果显示，所提出的无监督方法能够有效识别出大量的阳性案例。此外，在半监督学习框架下，我们构建了一个包含84%未标记数据点及16%已标注数据点的数据集。目标是利用这些有限的标注信息来训练模型，并用其对大量未标注样本进行预测分类。为此，采用了自我训练策略结合逻辑回归和随机森林算法来进行实验研究。

《半监督学习在模式识别中的应用》课件

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本课件探讨了半监督学习方法在模式识别领域的应用，结合标注数据与未标注数据提高模型性能，并涵盖相关算法及案例分析。中科院自动化研究所向老师的《半监督学习》模式识别课件对学习模式识别有很大帮助。

Python恶意URL识别代码汇总

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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 ```

半监督学习中的图基算法

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简介：本文介绍了在半监督学习领域中应用的一种创新算法——图基算法。该方法结合了少量标记数据和大量未标记数据的优势，通过构建有效的图形模型来提升学习性能，在多种应用场景下展现了优越的分类效果。学习机器学习算法中的半监督学习算法会有所帮助。

有关半监督学习的代码

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本项目包含多种半监督学习算法实现的Python代码，旨在通过少量标记数据和大量未标记数据提高模型性能。适合研究与应用开发。最近我找了一个关于半监督学习的程序，但有些地方看不懂。希望大家下载后能分享一下自己的看法，如果有人是这方面的高手，希望能详细讲解一下，谢谢大家了。