Advertisement

基于1DCNN深度学习的钓鱼网站检测方法.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于一维卷积神经网络（1DCNN）的深度学习模型，用于有效识别和分类钓鱼网站，提升网络安全防护水平。 基于深度学习1DCNN的钓鱼网站检测.rar包含了利用一维卷积神经网络（1DCNN）进行钓鱼网站检测的研究内容。该研究旨在通过改进的机器学习技术来提高对恶意网页识别的有效性和准确性，以保护用户免受在线欺诈行为的影响。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于1DCNN深度学习的钓鱼网站检测方法.rar
    优质
    本研究提出了一种基于一维卷积神经网络（1DCNN）的深度学习模型，用于有效识别和分类钓鱼网站，提升网络安全防护水平。 基于深度学习1DCNN的钓鱼网站检测.rar包含了利用一维卷积神经网络（1DCNN）进行钓鱼网站检测的研究内容。该研究旨在通过改进的机器学习技术来提高对恶意网页识别的有效性和准确性，以保护用户免受在线欺诈行为的影响。
     
  • 基于机器学习的钓鱼网站检测研究论文
    优质
    本研究通过运用机器学习技术来识别和分类潜在的钓鱼网站，旨在提高网络安全性。文中提出了几种有效的模型与算法，并评估其在实际应用中的表现。 网络钓鱼攻击的增长趋势与电子商务行业的增长类似。预测并预防这类攻击对于保护在线交易至关重要。数据挖掘工具在这方面可以发挥重要作用，因为它们能够在短时间内处理大量信息，并提供准确的结果。通过使用随机森林、决策树、神经网络和线性模型等机器学习算法，我们可以将数据分类为网络钓鱼网站、可疑网站以及合法网站。这项工作基于识别网络钓鱼网站的独特特征来完成，用户无需逐一检查每个站点。 我们的目标是开发一种能够保护用户免受网络钓鱼攻击的模型。本段落中使用了随机森林、决策树、线性模型和神经网络算法对一个特定的数据集进行了分析，并在准确率、错误率以及召回率等方面比较了这些算法的结果。
     
  • 基于CS-SVM的网络钓鱼邮件检测方法
    优质
    本研究提出了一种基于CS-SVM算法的新型网络钓鱼邮件检测方法，旨在提升识别准确率和效率，保障用户信息安全。 使用CS-SVM的方法可以有效地检测网络钓鱼电子邮件。这种方法通过支持向量机技术提高了对恶意邮件的识别能力，从而增强了网络安全防护水平。
     
  • 基于异常特征的钓鱼网站URL检测方法_黄华军1
    优质
    本文提出了一种基于异常特征识别的钓鱼网站URL检测方法，由作者黄华军研究发表。该方法旨在提高对网络欺诈行为的防范能力，确保用户信息安全。 网络钓鱼是一种利用社会工程学原理的攻击手法，通常通过垃圾邮件、即时通讯工具或虚假广告等方式诱使用户访问伪造网站以获取敏感信息如用户名、密码及银行卡号等。识别此类攻击的关键在于分析钓鱼网站URL的独特构造和词汇特征。 本段落提出了一种基于异常特征检测钓鱼网站的方法。该方法首先研究了12个特征，其中4个为结构特性（例如：长度、顶级域名、子域名以及路径和查询参数）；8个则为词汇特性（如包含敏感词“login”、“password”，拼写错误的单词或短语，随机字符及编码混淆等）。此外，研究还发现某些钓鱼网站会使用IP地址替代域名。 实验中采用支持向量机作为分类器，并对PhishTank平台上的7291条数据进行了测试。结果显示该方法能够正确识别出其中的7134条钓鱼URL，准确率高达97.85%，证明了异常特征检测的有效性。 网络钓鱼防御技术包括但不限于：网站检测、垃圾邮件过滤及域名解析终止等措施。而基于URL的检测技术的重要性在于它能在用户访问前预警潜在威胁，从而保护个人隐私安全不受侵害。本段落的研究成果为改进现有算法提供了新思路和实践依据。 总体而言，在网络安全领域中针对钓鱼网站的识别研究至关重要；通过深入分析URL结构与词汇特征可以提高防御系统的准确性并减少由此类攻击带来的损失。未来可能还会涉及更复杂的特征提取、深度学习模型的应用以及实时威胁情报整合，以进一步提升检测效率及防范新型网络欺诈行为。
     
  • WebPish_detect：前后端架构的深度学习钓鱼页面检测系统
    优质
    WebPish_detect是一款集成了深度学习技术的先进系统，专为识别和防御网络中的钓鱼页面而设计，适用于前端与后端架构。该工具通过精准的算法确保用户数据安全，有效抵御不断变化的网络威胁。 基于机器学习的在线钓鱼检测框架目录介绍： BackEnd_django_restful_api：后端 Python Django 后台服务程序 FrontEnd_browser_plug_in: 前端 浏览器插件 Christmas_tree: 后端搭建Django框架 RESTful接口 Tensorflow: 前端插件Chorme浏览器插件基本原理： 前端插件每打开一次页面的时候将url信息发送到后台，根据返回的信息进行拦截或放行。 后台根据传输过来的URL提取信息（如连接数量、外链比例、域名注册时间等），并将特征送入模型进行预测。最后将结果返回给前端以实现相应的操作。
     
  • 网络钓鱼邮件检测工具：基于机器学习的PhishingEmailDetection
    优质
    简介：PhishingEmailDetection是一款利用先进机器学习技术开发的网络钓鱼邮件检测工具。它能有效识别并拦截潜在威胁，保障用户信息安全。 PhishingEmailDetection是一款基于机器学习技术的网络钓鱼电子邮件检测工具，旨在保护用户免受欺诈性邮件的侵害。这些邮件通常伪装成合法机构，并诱导接收者泄露敏感信息，如用户名、密码或财务详情，在当今数字化社会中网络安全至关重要，而该工具正是针对这一需求开发的解决方案。 PhishingEmailDetection使用Python编程语言实现，因其丰富的库和易用性在数据处理和机器学习领域广泛应用。此工具可能利用了几个关键库：NLTK和spaCy用于自然语言处理；pandas进行数据清洗和预处理；scikit-learn作为构建模型的基础框架。 当处理电子邮件时，PhishingEmailDetection首先执行一系列的预处理步骤，包括去除HTML标签、转换为小写形式、移除停用词及提取词干等操作。这些步骤有助于减少噪音并从邮件中提取有用信息。接着利用TF-IDF或其他文本表示方法将原始数据转化为模型可识别的形式。 在构建检测模型时，可能会尝试多种机器学习算法如朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、随机森林或深度学习的LSTM等。每种算法都有其独特的优势和适用场景，在训练过程中通过交叉验证及调参技术优化性能表现。 经过充分的测试与调整后，模型可以开始对新邮件进行预测，并根据结果将其标记为潜在钓鱼邮件或者安全邮件。此外，该工具可能还具备实时学习功能，允许随着时间推移不断更新和完善检测机制以应对新型威胁策略的变化。 在PhishingEmailDetection项目的文件包中通常会包含以下内容： 1. 数据集：用于训练和测试模型的电子邮件样本； 2. 预处理脚本：执行邮件预处理步骤的相关代码； 3. 模型训练代码：使用scikit-learn等机器学习库进行模型开发与优化的程序； 4. 测试函数：对新收到的邮件进行分类判断的逻辑； 5. 结果可视化工具：如混淆矩阵、ROC曲线等评估指标帮助用户直观了解算法效果。 PhishingEmailDetection通过Python和先进的人工智能技术来识别并预防网络钓鱼攻击，从而提高用户的网络安全意识与防御能力。
     
  • 基于深度学习的网络攻击检测方法.pdf
    优质
    本文探讨了一种利用深度学习技术进行网络攻击检测的新方法，旨在提高网络安全防护水平。通过分析大量网络流量数据，该研究构建了一个高效的网络入侵检测系统模型，能够准确识别并响应各种新型威胁。 随着信息技术的快速发展，网络安全问题已成为全球关注的重点领域。在这一背景下，网络攻击检测技术的研究不断深入，并且实时高效的检测方法越来越受到重视。深度学习作为机器学习的一个重要分支，凭借其强大的特征提取能力和高精度的数据处理能力，在网络攻击检测方面展现出巨大的应用潜力。 传统的网络攻击检测方法由于特征提取手段较为简单，导致准确性不高和误报率较高，这些问题严重影响了网络安全防护的效果。为解决这一难题，研究者们提出了基于深度学习的解决方案，并且其中一种特别引人注目的技术是利用并行卷积神经网络进行在线检测的方法。 卷积神经网络（CNN）是一种重要的深度学习模型，它通过模拟生物视觉皮层结构来高效处理图像数据。在网络安全领域，CNN能够从网络流量中自动提取出具有判别性的特征，并且其核心组件如卷积层和池化层可以有效压缩并提炼关键信息。 并行卷积神经网络（PCNN）模型则是多个独立的CNN同时工作的系统，它通过让每个子网络专注于不同的数据特性来提高整体的数据处理效率。在检测过程中，各个CNN分别提取特定类型的信息，并最终由全连接层综合判断攻击类别，从而提升了系统的响应速度和准确度。 除了在网络攻击检测上的应用外，深度学习技术还在入侵识别、恶意软件分析以及流量监控等多个网络安全领域展现出其独特的优势。这些方法不仅能够增强网络环境的防御能力，还能显著降低误报率，并提高整体的安全防护效率。 在实际部署过程中，利用深度学习进行有效且准确地网络攻击检测需要充分考虑模型训练和优化的问题。由于该技术依赖于大量数据集的支持来完成初始的学习过程，因此获取涵盖广泛场景的数据样本至关重要。此外，在面对不同环境下的多样化威胁时，持续调整和完善算法架构也是必不可少的步骤。 随着深度学习领域的不断进步和发展，我们可以预见未来网络安全防护体系将经历重大变革，并且这一趋势将持续增强网络防御系统的智能化水平和效率表现。虽然挑战依然存在，但可以肯定的是，基于深度学习的方法将继续在未来的网络攻防战中扮演核心角色。
     
  • 基于启发式特征的Python钓鱼网站检测系统
    优质
    本项目开发了一种利用启发式特征识别钓鱼网站的Python系统，旨在提高对网络欺诈行为的防御能力，保护用户信息安全。 Python基于启发式特征的钓鱼网站检测系统
     
  • 深度学习中的钓鱼图像数据集
    优质
    本数据集专为深度学习研究设计，包含大量标注清晰的钓鱼活动相关图片，旨在促进渔业监控及生态保护领域的算法开发与应用。 包含六百余张钓鱼图像数据，这些数据已经过简单清洗和筛选，适用于深度学习模型的测试、训练以及目标检测算法。
     
  • 基于深度学习的窃电检测方法.pdf
    优质
    本文探讨了一种利用深度学习技术进行电力系统中窃电行为检测的新方法，旨在提高电网的安全性和经济性。通过分析用户用电模式和异常行为识别，有效提升了检测准确率与效率。 本段落档探讨了利用深度学习技术来检测窃电行为的方法。通过分析电力系统中的数据模式，可以有效地识别出异常用电情况，并采取措施防止非法使用电网资源的行为发生。这种方法为保障电力系统的安全稳定运行提供了新的视角和技术支持。