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摘要：旨在通过伪装成可信赖的实体来欺骗用户剥夺敏感信息的网络钓鱼攻击是数字景观中的重大威胁。检测网络钓鱼URL（统一的资源定位器）对于保护在线用户和保护敏感数据至关重要。传统的网络钓鱼检测方法，通常依靠手动黑名单和启发式方法，努力与攻击者快速发展的策略保持同步。本研究探讨了机器学习技术以改善网络钓鱼URL的检测，利用其从数据中学习的能力并识别指示网络钓鱼活动的模式。我们为使用机器学习算法的网络钓鱼URL检测提供了强大的框架，结合了特征提取技术和分类模型。我们的方法涉及从URL中提取关键特征，包括词汇特征，基于域的特征和URL元数据。这些功能是各种机器学习分类器的输入，包括逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林和梯度提升等。
使用机器学习的网络钓鱼URL检测
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