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PhiUSIIL网络钓鱼URL数据集

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简介：
PhiUSIIL网络钓鱼URL数据集是一份收集了大量网络钓鱼网址的数据集合，旨在帮助研究人员识别和防范此类网络安全威胁。 PhiUSIIL 钓鱼 URL 数据集包含 134,850 个合法 URL 和 100,945 个钓鱼 URL。在构建数据集中，我们主要分析了最新的 URL。特征是从网页和 URL 的源代码中提取的，包括 CharContinuationRate、URLTitleMatchScore、URLCharProb 和 TLDLegitimateProb 等。 PhiUSIIL 是一个基于相似度指数和增量学习的多样化安全配置文件增强的网络钓鱼 URL 检测框架。作者为 Arvind Prasad 和 Shalini Chandra，发表于《计算机与安全》期刊，2024 年。

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  • PhiUSIIL网络钓鱼URL数据集
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    PhiUSIIL网络钓鱼URL数据集是一份收集了大量网络钓鱼网址的数据集合，旨在帮助研究人员识别和防范此类网络安全威胁。 PhiUSIIL 钓鱼 URL 数据集包含 134,850 个合法 URL 和 100,945 个钓鱼 URL。在构建数据集中，我们主要分析了最新的 URL。特征是从网页和 URL 的源代码中提取的，包括 CharContinuationRate、URLTitleMatchScore、URLCharProb 和 TLDLegitimateProb 等。 PhiUSIIL 是一个基于相似度指数和增量学习的多样化安全配置文件增强的网络钓鱼 URL 检测框架。作者为 Arvind Prasad 和 Shalini Chandra，发表于《计算机与安全》期刊，2024 年。
     
  • 适用于机器学习的网络钓鱼数据集.zip
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    本数据集包含用于训练和测试机器学习模型的网络钓鱼网站样本，旨在帮助研究人员识别并防御此类威胁。 在当前的数字化时代，网络安全已成为一个至关重要的关注点。网络钓鱼作为一种常见的欺诈手段，对用户的信息安全构成了严重的威胁。为了更好地防范并研究这种攻击方式，研究人员通常会构建专门的数据集进行分析。本段落将深入探讨名为“用于机器学习的网络钓鱼数据集”的资源，并详细说明其内容和用途。 首先，我们需要了解什么是网络钓鱼：这是一种由恶意行为者通过伪装成可信赖实体（如银行、社交媒体平台或电子邮件服务）来诱骗用户提供个人信息的行为。这类攻击通常会利用精心设计的网站或邮件进行实施。 该数据集中包含了一个核心文件“Phishing_Legitimate_full.csv”，其中可能包括了大量的特征信息，这些特征有助于识别钓鱼和正常网站的区别。具体来说： 1. **URL结构**：通过分析网址长度、域名、顶级域以及子域等元素，可以发现异常的模式。 2. **页面内容**：HTML代码、关键词及元标记等内容可以帮助揭示网页的主题与目的。 3. **时间戳信息**：创建和更新的时间记录可能有助于识别钓鱼网站活动的时间窗口。 4. **IP地址相关数据**：地理位置和历史访问记录等可以用来定位潜在的攻击源头。 5. **用户反馈情况**：用户的投诉或举报能作为判定可疑行为的重要依据之一。 6. **其他网络特征**：HTTP响应代码、重定向操作等也可能揭示网站的真实意图。 此外，该数据集可能已经经过了一些预处理工作，比如对URL进行编码处理、利用词袋模型或者TF-IDF方法表示文本特征，并且还进行了数值特性的标准化。这些步骤使数据更加适合机器学习算法的使用需求。 对于此数据集的应用，我们可以采用多种机器学习技术来进一步分析和研究这些问题点，包括但不限于分类（如决策树、随机森林和支持向量机）、聚类（K-means或DBSCAN）以及深度学习模型等方法。我们的目标是建立能够有效区分钓鱼与正常网站的预测模型，并提高检测准确率及召回率。 另外，“ignore.txt”文件中可能包含了一些不需要考虑的数据，例如数据收集时的日志记录或是临时生成的文件等内容，在实际分析过程中我们需要避免这些信息对主要研究工作的干扰影响。 综上所述，这个“用于机器学习的网络钓鱼数据集”不仅为研究人员提供了一个深入探究和理解网络钓鱼现象的机会，同时也帮助构建更强大的网络安全防护系统。这对于希望提升自身安全防御能力的数据科学家及信息安全专家而言具有极高的价值与重要性。
     
  • 网络钓鱼网址计划
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    网络钓鱼网址计划旨在识别和阻止欺诈性网站，保护用户免受个人信息被盗的风险，促进网络安全环境。 网络钓鱼网址项目由MSBA学生Jordan Waldroop和Jack Beck进行。该项目旨在改进现有的URL网络钓鱼检测算法，该算法的机器学习目标是根据URL本身的字符创建一个模型来预测给定的URL是否会导致网络钓鱼网站。 原始算法及其相关数据集源自某期刊文章。当前版本已经生成了两个不同的数据集变体：一个是包含58,645个标记URL的数据集，另一个则是含有88,647个标记URL的数据集。我们计划继续向项目添加其他各种数据集以进一步改善模型性能，并感谢原始作者为我们的研究奠定了基础。 该项目目前处于开发阶段，并将随着时间的推移不断更新和完善。
     
  • 电子邮件钓鱼数据集
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    电子邮件钓鱼数据集包含大量被识别为网络钓鱼尝试的邮件样本及元数据，旨在帮助研究者开发和测试反钓鱼算法。 此数据集专为使用机器学习检测网络钓鱼电子邮件而设计。它结合了： - 来自 Enron 电子邮件数据集的约50万封非网络钓鱼（“安全”）电子邮件。 - 来自其他来源的约2万封网络钓鱼和安全电子邮件。 每封邮件经过清理，并通过专注于识别网络钓鱼指标的定制自然语言处理（NLP）特征提取管道进行分析。目标是为分类任务提供一个即用型数据集，只需少量预处理即可使用。 列详细信息如下： - `num_words`： 电子邮件正文中的字数总数。 - `num_unique_words`： 使用的不同单词数量。 - `num_stopwords`： 常见停用词（例如，“the”、“and”、“in”）的数量。 - `num_links`： 检测到的超链接数量。 - `num_unique_domains`： 超链接中不同域名的数量（例如，“paypal.com”）。 - `num_email_addresses`： 邮件文本中的电子邮件地址计数。 - `num_spelling_errors`： 识别出的拼写错误单词数量。 - `num_urgent_keywords`： 紧急关键词（如“紧急”，“验证”，“更新”等）的数量。 - `label`： 目标变量，0 表示安全电子邮件，1 表示网络钓鱼邮件。 注意： 此数据集不包含原始文本或邮件头信息，仅提供用于训练和测试模型的工程特征。拼写检查使用 pyspellchecker 库在筛选后的令牌上进行处理。停用词列表为固定英文词汇表，并且不含任何个人身份信息（PII）。
     
  • 网络钓鱼邮件数据集：基于机器学习(AI模型)收集
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    本数据集专注于收集各类网络钓鱼邮件样本，旨在为研究者提供训练和测试机器学习及AI模型所需的数据资源。 这个数据集包含了网络钓鱼邮件的信息。网络钓鱼是一种欺诈行为，通过伪装成合法通信的电子邮件来诱骗收件人提供敏感信息，例如用户名、密码或信用卡详情等。该数据集可以用于研究开发反钓鱼技术，帮助识别和防止此类攻击。 此综合性数据集由研究人员整理而成，旨在让学者们分析网络钓鱼邮件的特点，并改进检测方法。它整合了多个来源的电子邮件数据，包括Enron、Ling、CEAS、Nazario以及尼日利亚诈骗等不同类型的邮件集合，涵盖了邮件正文、主题行和发件人及收件人的信息等内容。 最终的数据集共有大约82,500封邮件，其中42,891封为网络钓鱼邮件，39,595封为合法的电子邮件。这些数据可用于训练机器学习模型以提升识别网络钓鱼邮件的能力。每一封邮件都有明确标记，方便研究人员进行分类和分析工作。此外，该数据集还被用于基于BERT技术构建自然语言处理模型，从而提高对网络钓鱼邮件检测的有效性。
     
  • 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。
     
  • 主动防范网络钓鱼的系统：SystemForPreventionOfPhishing
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    System For Prevention Of Phishing是一款先进的网络安全工具，旨在识别并阻止潜在的网络钓鱼攻击，保护用户个人信息和资产安全。 网络钓鱼是一种常见的网络犯罪手段，它利用欺骗性的电子邮件和伪造的网站来诱使用户提供敏感信息，如用户名、密码及信用卡详情。为应对这一问题，开发了名为SystemForPreventionOfPhishing（防止网络钓鱼系统）的技术解决方案。该系统专为防范此类攻击设计，并主要针对通过电子邮件传播的网络钓鱼行为。 【核心知识点】 1. **识别潜在威胁**：首先，系统需具备识别可疑邮件的能力。这包括分析邮件内容以检测恶意链接、验证发件人身份及检查语法和拼写错误等常见特征。 2. **实时更新与防护机制**：为了应对不断变化的钓鱼策略，该系统需要及时获取最新的威胁信息并进行同步处理。 3. **用户教育**：除了技术措施外，提高用户的网络安全意识同样重要。这包括提醒他们注意潜在风险，并教授识别可疑邮件的方法。 4. **过滤功能**：通过集成到电子邮件服务器中，可以预先筛选和阻止标记为钓鱼的邮件进入收件箱。 5. **源头封锁策略**：一旦发现钓鱼行为，系统能够追踪并屏蔽恶意来源。这可能包括向互联网服务提供商报告IP地址或将恶意链接加入黑名单。 6. **支持安全协议**：采用如TLS（传输层安全性）和HTTPS等通信标准确保在邮件传递过程中保护用户数据的安全性。 7. **多层次防御结构**：通过结合多种检测机制，例如内容扫描、链接验证及签名检查等方式来加强整体防护体系的可靠性。 8. **Java技术应用**：鉴于标签中提到了Java语言的应用场景，可以推断该系统可能使用了这种开发工具。基于其跨平台和安全特性，Java适用于构建此类网络安全项目。 9. **API集成能力**：此系统还提供了与外部软件或企业内部系统的接口支持，以实现更全面的安全管理。 通过上述技术手段的综合运用，SystemForPreventionOfPhishing旨在提供一个全方位解决方案来保障用户免受网络钓鱼的危害。在实际操作中，该平台需不断优化和更新以适应日益复杂的网络安全威胁环境。同时，提高用户的警觉性和知识水平也是抵御此类攻击的关键因素之一。
     
  • PhishFort管理的网络钓鱼黑白名单
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    PhishFort管理的网络钓鱼黑白名单旨在提供全面的威胁防御解决方案，通过维护一个实时更新的列表来阻止潜在的网络钓鱼攻击，保护用户免受数据泄露和经济损失。 该存储库包含由PhishFort维护的域的黑名单和白名单。这些列表被PhishFort Protect浏览器插件以及许多第三方浏览器插件和服务用于保护用户免受加密网络钓鱼攻击和诈骗的危害。
     
  • 钓鱼数据集1+1000张图片+已标注.zip
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    本资源包包含1001张高质量的钓鱼活动相关图像，其中一张为主图，一千张为详细的子样本，每张图片均已详细标注，非常适合用于深度学习和模式识别研究。 检测岸边钓鱼人员的数据集包含1000张项目数据，并且已经进行了标注，下载后可以直接用于训练。
     
  • 钓鱼数据集2含1000张图片已标注.zip
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    本资料包包含一个钓鱼主题的数据集，内有1000张已经标注好的图片，适合用于图像识别和机器学习模型训练。 检测岸边钓鱼人员的数据集2包含1000张项目数据，并且已经完成了标注工作，下载后可以直接用于训练。