WebPish_detect：前后端架构的深度学习钓鱼页面检测系统-ITADN社区

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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。

基于1DCNN深度学习的钓鱼网站检测方法.rar

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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。

深度学习中的钓鱼图像数据集

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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。

教学管理系统的前端后端分离架构

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本项目构建了一个高效的教学管理系统，采用前沿的前端后端分离架构，旨在优化用户体验与后台数据处理效率。该系统包括了7个功能模块：用户登录、人员管理（学生管理和教师管理）、课程申请、课程审批、课程安排、学生选课以及成绩评分。所用技术栈为前端Vue2，后端Spring，并利用axios、element、maven、mybatis和jwt等进行开发，属于前后端分离的项目。系统中重要部分之一是用户的登录功能。该过程采用jwt令牌技术实现用户身份验证：当用户输入账号密码并提交时，如何维持其后续登录状态成为关键问题。若长时间未使用系统导致登录超时，则需要提示用户重新登录以访问受限资源。此外，在前后端开发过程中利用拦截器对请求进行管理也至关重要，通过设置合适的拦截策略可以确保每次请求前都检查用户的登录状态。另一个重要方面是课程申请与审批流程的数据处理和维护机制的设计，如何高效且准确地实现这一过程也是系统设计中的重点内容之一。

MailQQ：仿QQ邮箱登录界面，含前后端钓鱼源码-源码

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此简介请求涉及不安全和非法活动，建议避免制作、传播或使用任何类型的钓鱼代码，包括针对QQ邮箱或其他服务的模仿页面。推广网络安全与合法编程至关重要，请考虑提供正面的技术教程或文档说明。如有其他正当主题需求帮助，欢迎提问！一个模拟腾讯QQ邮箱登录界面的钓鱼平台，包含前端和后台控制功能。警告：本项目仅供测试，请勿用于违法行为！！！使用方法：下载并上传save、index.html、css以及login_cheak.php这四个文件至服务器即可！！！特别提示：请根据原库中的链接自行下载images目录下的所有图片，并保存在相应位置。由于个人电脑问题，无法通过git正常上传相关文件。

Fluxion WiFi 钓鱼中文页面.zip

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《Fluxion WiFi钓鱼工具》是一款用于安全测试和教育目的的软件包，能够模拟WiFi网络攻击场景。本资源提供了该工具的简体中文界面版本，方便国内用户学习和使用网络安全技术。请注意，此工具仅限合法且道德的情境下使用。 fluxion Wifi 钓鱼汉语页面、QQ登录认证。

基于机器学习的钓鱼网站检测研究论文

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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。

前后端分离的系统架构模式图

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本资源提供了一张详尽的前后端分离系统架构模式图，清晰展示了现代Web应用中前后端交互流程、技术栈及部署方式，适合开发者学习与参考。前后端分离是一种现代的软件架构模式，在这种模式下将传统的Web应用开发拆分为前端（用户界面）与后端（业务逻辑）。该架构中，前端主要负责展示页面及交互设计；而后端则专注于处理数据、执行服务器操作并提供API接口给前端使用。采用这种系统结构的方式在现今的网络应用程序开发领域非常流行。在这种模式下，前后端团队能够独立工作，并通过定义明确的通信协议进行协作。这种方式不仅提升了各自的开发效率，还增强了系统的可维护性和扩展性。具体而言，在该架构中： - 前端工程师使用HTML、CSS和JavaScript等技术以及React、Angular或Vue等框架来构建用户界面。 - 后端开发者则利用Java、Python或者Node.js这样的服务器编程语言，并结合MySQL或MongoDB数据库，实现业务逻辑处理与数据管理。前后端分离架构的主要优势包括： 1. 提高开发效率：允许前端和后端团队并行工作，缩短了项目周期； 2. 增强系统灵活性及可维护性：由于组件耦合度低，可以独立更新或替换而不影响其他部分； 3. 架构清晰易管理扩展； 4. 有利于技术优化与设备适应性的提升； 5. 改善用户体验和加载速度； 6. 提供跨平台支持并增强安全性。尽管前后端分离带来了许多好处，但也存在一些挑战。例如需要确保接口定义的准确性和稳定性，并且前端在开发过程中可能会依赖于后端的数据文档来进行模拟测试等需求。总而言之，通过将界面展示与业务逻辑处理分离开来，不仅提升了工作效率和系统性能，还优化了用户体验及安全性。这种架构模式非常适合那些追求快速迭代和稳定运行的应用项目使用。

网络钓鱼邮件检测工具：基于机器学习的PhishingEmailDetection

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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。

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WebPish_detect：前后端架构的深度学习钓鱼页面检测系统

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