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恶意网络近年来，随着移动设备的使用越来越多，将几乎是现实世界的运营转移到网络世界的趋势越来越大。尽管这使我们的日常生活变得容易，但由于互联网的匿名结构，它也带来了许多安全漏洞。使用的防病毒程序和防火墙系统可以防止大多数攻击。但是，经验丰富的攻击者试图用伪造网页向他们进行融合，以针对计算机用户的弱点。这些页面模仿了一些流行的银行业务，社交媒体，电子商务等。网站要窃取一些敏感信息，例如用户ID，密码，银行帐户，信用卡号等。网络钓鱼检测是一个具有挑战性的问题，在市场上提出了许多不同的解决方案，作为黑名单，基于规则的检测，基于异常的检测等。在文献中，可以看出，由于其动态结构，目前的作品倾向于使用基于机器学习的异常检测，尤其是捕捉“零日”攻击。在本文中，我们通过使用八种不同的算法来分析URL，并提出了一个基于机器学习的网络钓鱼检测系统，以及三个不同的数据集将结果与其他工作进行比较。实验结果描述了
使用机器学习检测网络钓鱼
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