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URLNet:论文URLNet的代码-使用深度学习学习URL表示以进行恶意URL检测
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2021-05-28
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网址网 介绍 这是URLNet的实现-通过深度学习学习URL表示以进行恶意URL检测 URLNet是基于卷积神经网络(CNN)的模型,用于检测恶意URL。 该模型在字符和单词级别都利用了URL文本字符串的功能。 资源 URLNet需要Python 3.6和以下软件包: 张量流1.8 tflearn 0.3 numpy的1.14 模型设计 样例命令 在所有用于训练或测试的数据集中,每一行都包括标签和模板后面的URL文本字符串: <URL><tab><URL> 例子: +1 http://www.exampledomain.com/urlpath/... -1 http://www.exampledomain.com/urlpath/... URL标签为+1(恶意)或-1(良性)。 可以通过运行以下命令来训练模型: python train.
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URLNet-master.zip (12个子文件)
URLNet-master
.gitignore 35B
LICENSE 11KB
utils.py 14KB
README.md 13KB
__pycache__
utils.cpython-36.pyc 10KB
TextCNN.cpython-36.pyc 5KB
test.py 9KB
TextCNN.py 9KB
auc.py 2KB
demo.sh 2KB
img
URLNet.jpg 498KB
train.py 14KB
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