在 Python 中利用机器学习来检测钓鱼链接
发布时间：2022-05-29 14:35:53 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：在网络钓鱼攻击中，用户会收到一封带有误导性链接的邮件或信息，攻击者可以利用它来收集重要数据，比如你的银行卡密码。本文将会给出一个简短的教程，旨在介绍如何检测这种网络钓鱼的企图。 通过网络钓鱼攻击，攻击者能够获得一些重要凭证，这些凭证可以用
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在网络钓鱼攻击中，用户会收到一封带有误导性链接的邮件或信息，攻击者可以利用它来收集重要数据，比如你的银行卡密码。本文将会给出一个简短的教程，旨在介绍如何检测这种网络钓鱼的企图。 通过网络钓鱼攻击，攻击者能够获得一些重要凭证，这些凭证可以用来进入你的银行或其他金融账户。攻击者发送的 URL 看起来与我们日常使用的原始应用程序完全相同。这也是人们经常相信它，并在其中输入个人信息的原因。钓鱼网址可以打开一个网页，它看起来与你的银行的原始登录页面相似。最近，这样的网络钓鱼攻击正变得相当普遍，所以，检测钓鱼链接变得非常重要。因此，我将介绍如何在 Python 中使用机器学习来检查一个链接是误导性的还是真实的，因为它可以帮助我们看到网页代码及其输出。注意，本文将使用 Jupyter Notebook。当然，你也可以使用 Google Colab 或 Amazon Sagemaker，如果你对这些更熟悉的话。 训练机器进行预测 当数据集下载完成，我们需要使用以下几行代码来导入所需的库： 复制 import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 然后去掉那些我们不需要的列，如路径(path)、协议(protocol)等，以达到预测的目的： 复制 urls = urls.drop(urls.columns[[0,3,5]],axis=1) 在这之后，我们需要使用以下代码将数据集分成测试和训练两部分： 就是这样啦!你已经建立了一个机器学习模型，它可以预测一个链接是否是钓鱼链接。试一下吧，我相信你会满意的! （编辑：济南站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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