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PhishyAI:PhishyAI为Phishy训练ML模型,这是一个Gmail扩展,利用ML来检测所有传入电子邮件中的网络钓鱼...
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2021-02-04
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网络钓鱼 PhishyAI为训练ML模型,这是一个Gmail扩展,利用ML来检测所有传入电子邮件中的网络钓鱼尝试。 Phishy会扫描所有传入的电子邮件中的URL,并将其分类为恶意或良性。 使用包含456,577(URL)条记录的数据集对模型进行训练,其中35%的记录被标记为恶意,而65%的记录为良性。 根据URL的域,路径,查询,文件扩展名和片段的属性,为每个URL计算51种新功能。 然后使用看不见的数据对训练后的模型进行测试,并计算准确性,F1,精度和召回率的得分。 然后将模型部署在以通过API调用实时预测URL。 安装 运行以下命令: git clone https://github.
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PhishyAI-master.zip (31个子文件)
PhishyAI-master
models
logistic_regression.joblib 1KB
gradient_boosting_trees.joblib 178KB
random_forest.joblib 18.36MB
data
raw
open_phish.txt 145KB
unb_benign.txt 3.91MB
unb_phish.txt 830KB
data-benign.csv 5.33MB
data-malicious.csv 4.67MB
phish_tank.csv 1.8MB
data_more_benign.csv 49.67MB
phish_storm.csv 11.71MB
interim
y_test.csv 535KB
final_merged_dataframes.csv 70.12MB
X_test.csv 22.93MB
processed
features.csv 78.24MB
src
models
test_models.py 2KB
train_models.py 2KB
features
url_utils.py 6KB
url.py 9KB
build_features.py 8KB
data
make_dataset.py 3KB
ai-platform
features-to-url
main.py 705B
requirements.txt 97B
setup.py 808B
predictor
predictor.py 469B
setup.py 220B
requirements.txt 48B
setup.py 652B
.gitignore 77B
run_pipeline.py 303B
README.md 3KB
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