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以高风险行业（例如财务或医疗保健）的高风险行业运营的跨国公司，其中数据安全至关重要。该公司的一名员工收到的电子邮件似乎来自值得信赖的合作伙伴。该电子邮件包含一个URL，敦促收件人验证敏感帐户信息。虽然URL似乎一目了然，但它是一个精心制作的网络钓鱼链接，旨在窃取登录证书。传统的安全系统可能无法将URL识别为恶意，因为它与真实领域的相似性及其缺席现有黑名单。但是，该公司的电子邮件安全系统配备了拟议的基于CNN的恶意URL检测模型。收到电子邮件后，系统会自动分析URL，提取和评估其结构和语义功能。与常规方法不同，基于CNN的模型标识了微妙的不规则性，例如意外的字符模式和异常的子域结构，将URL标记为潜在的恶意。系统然后立即隔离电子邮件，以防止其到达员工收件箱。将通知发送给网络安全团队，该团队调查并确认了网络钓鱼尝试。同时，将URL添加到共享威胁情报数据库中，帮助其他组织避免陷入同一攻击的受害者。此实时应用程序强调了基于CNN的模型在主动识别和减轻网络安全威胁，保护敏感信息以及增强对数字交互的信任方面的变革潜力。这种全面和积极主动的方法强调了采用先进的深度学习技术来应对数字优先世界中网络安全的不断发展的挑战。在不断扩展的数字景观中，恶意URL的兴起成为对网络安全的关键威胁，影响个人，组织甚至政府。网络罪犯不断开发新的方法来利用漏洞，制造传统的检测机制，例如黑名单和基于规则的算法，对用户的使用量越来越低。这些常规方法通常无法跟上新兴威胁的量增加和动态性质的增加，因此恶意URL的流行率不断增加，这导致了各种检测方法的发展，每种方法的效力都不同。这种比较分析探讨了三种关键方法：黑名单，机器学习模型和拟议的深度学习方法。
使用深度学习的恶意URL识别-IJRPR
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