Phishing-Classifier

Phishing-Classifier是一个用于识别和防范网络钓鱼攻击的项目，主要使用了Jupyter Notebook作为开发和展示环境。网络钓鱼是一种常见的网络安全威胁，攻击者通过伪装成可信赖的实体，如银行、社交媒体或电子邮件服务，诱骗用户泄露敏感信息，如用户名、密码和信用卡详情。Phishing-Classifier旨在通过机器学习技术帮助自动检测这类恶意网站。 在Jupyter Notebook中，开发者通常会创建一系列的代码单元格，逐步解释数据预处理、特征工程、模型选择、训练、验证和评估等步骤。项目可能从公开的数据集或自建的数据集获取钓鱼网站和正常网站的URL。这些URL将作为输入，通过爬虫技术抓取网页内容，提取关键信息，例如域名、页面元素、SSL证书状态、HTML结构等。 数据预处理阶段，这些信息可能被转化为数值型特征，以便于机器学习算法处理。这可能包括编码、标准化、缺失值处理等。特征工程是关键，因为合适的特征可以显著提升模型性能。例如，可能会计算某些特征之间的关联性，或者使用词袋模型（Bag-of-Words）或TF-IDF来表示文本信息。 接着，会选择合适的机器学习模型进行训练。常见的模型有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、随机森林、逻辑回归或深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。模型的训练通常涉及超参数调整，以找到最佳性能的模型。 在模型验证和评估阶段，会使用交叉验证来检查模型的泛化能力，并使用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来衡量模型的性能。此外，可能还会绘制混淆矩阵，以直观地理解模型在不同类别上的表现。 Phishing-Classifier项目可能还包括模型的优化和改进，例如集成学习，利用多个模型的预测结果来提升整体准确性。此外，为了实时防御钓鱼攻击，可能还会涉及模型部署，将其集成到Web应用或API中，以便实时分析和阻止潜在的钓鱼链接。 Phishing-Classifier是一个利用Jupyter Notebook进行的机器学习项目，目标是构建一个能有效识别钓鱼网站的分类器。它涵盖了数据获取、预处理、特征工程、模型选择、训练、验证、评估和部署等多个关键环节，对于理解和实践网络安全以及机器学习有着重要的参考价值。