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2025 MAXXD 7x14' DKX 自卸拖车 14000# GVW * 军绿色 + 底漆 * 8 英寸工字钢框架 * 2 件 10GA 墙壁和地板 * 豪华防水布套件 * 组合门 * H
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使用机器学习检测网站网站-IJRPR
“黑名单”方法是识别网络钓鱼网站的基本技术的另一个名称，涉及在防病毒数据库中添加IP地址并更新被禁止的URL。攻击者利用发明的方法来欺骗人们认为URL是通过混淆和其他直接策略（如Fast-Flux）真实的，它会自动生成代理以托管网页，算法URL创建等，以避免将其包含在黑名单中。此方法的主要缺陷是它无法识别在零时发生的网络钓鱼攻击。基于启发式的检测能够识别现实世界网络钓鱼尝试中存在的特征，零小时的网络钓鱼攻击，但是检测中存在很大的假阳性率，并且这些特征并不总是存在于此类攻击中。
安全学习|机器人学习|柏林
L. Brunke，M。Greeff，A。W。Hall，Z. Yuan，S。Zhou，J。Panerati和A. P. Schoellig。 机器人技术中的安全学习：从基于学习的控制到安全的加强学习。 5：411–444。 url：https：//www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-control-042920-020211，doi：10.1146/annurev-control-042920-042920-020211 >L. Brunke，M。Greeff，A。W。Hall，Z. Yuan，S。Zhou，J。Panerati和A. P. Schoellig。机器人技术中的安全学习：从基于学习的控制到安全的加强学习。5：411–444。 url：https：//www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-control-042920-020211，doi：10.1146/annurev-control-042920-042920-020211 >5：411–444。url：https：//www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-control-042920-020211，doi：10.1146/annurev-control-042920-042920-020211
评估Netskope智能安全服务边缘
总共将3,420个样品用于初始测试运行（“时间零”）。这包括指向PE文件的995个恶意链接，带有其他恶意内容（非PE）的其他文件的1275个链接以及指向网站网站的1,150个链接。对于1小时4小时后进行的重新测试，某些URL不再起作用，因为它们是离线的（例如，攻击者或互联网提供商）。在一小时的重新测试中，仅使用了3,278个测试用例，其中包括指向PE文件的980个链接，1,223个指向非PE文件的链接和1,075个网络钓鱼URL。在四个小时的重新测试中，仅使用了3,087个测试用例，包括指向PE文件的943个链接，1121个指向非PE文件的链接和1,023个网络钓鱼URL。
北方邦预计将获得 1.5 万亿卢比能源领域投资
页面网址：https://www.business-standard.com/india-news/uttar-pradesh-expected- to-get-rs-1-5-trillion-investment-in-energy-sector-124100101379_1.html
DR。 Mallikarjun AnandalliDR。 Mallikarjun Anandalli
1 R.F.博士 Bhajantri教授核和凝结物质物理系，卡纳塔克大学Dharwad，Pavatenagar-580003，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，电子邮件：rfbhajantri@gmail@ggmail.com no：09448623319 Google Scholar资料：URL：https：//scholar.google.co m/citions？user = c1vlfooaaa aj＆hl = en 2 nandakumar kalarikkal kalarikkal kalarikkal博士nkkalarikkal@mgu.ac.ac.in电话： +91-9447671962（移动）， +91-481-2731669（Office/FAX）网站：www.iiucnn.mgu.ac.in https://scholar.google.co.in/citation？ ：0836-2215286单元编号 ：8762268779 URL：https：//scholar.google.co.in/citations？user = 1itjroua aaaj＆hl = en place：dharwad yours yours yours1 R.F.博士Bhajantri教授核和凝结物质物理系，卡纳塔克大学Dharwad，Pavatenagar-580003，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，电子邮件：rfbhajantri@gmail@ggmail.com no：09448623319 Google Scholar资料：URL：https：//scholar.google.co m/citions？user = c1vlfooaaa aj＆hl = en 2 nandakumar kalarikkal kalarikkal kalarikkal博士nkkalarikkal@mgu.ac.ac.in电话： +91-9447671962（移动）， +91-481-2731669（Office/FAX）网站：www.iiucnn.mgu.ac.in https://scholar.google.co.in/citation？ ：0836-2215286单元编号 ：8762268779 URL：https：//scholar.google.co.in/citations？user = 1itjroua aaaj＆hl = en place：dharwad yours yours yoursBhajantri教授核和凝结物质物理系，卡纳塔克大学Dharwad，Pavatenagar-580003，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，电子邮件：rfbhajantri@gmail@ggmail.comno：09448623319 Google Scholar资料：URL：https：//scholar.google.co m/citions？user = c1vlfooaaa aj＆hl = en 2 nandakumar kalarikkal kalarikkal kalarikkal博士nkkalarikkal@mgu.ac.ac.in电话： +91-9447671962（移动）， +91-481-2731669（Office/FAX）网站：www.iiucnn.mgu.ac.in https://scholar.google.co.in/citation？：0836-2215286单元编号：8762268779 URL：https：//scholar.google.co.in/citations？user = 1itjroua aaaj＆hl = en place：dharwad yours yours yours
凯文·西克（Kevin Sieck） -
Filippo Giorgi，Erika Coppola，Daniela Jacob，Teichmann，Sabina Abba Omar，Ashtasim，Nicholina Ban，Katharina Bunsed，Rost Blessed，Rost Das，St.John，Jason P. Evans。 Raffaele，Michelle Reboit，Rechid，Thomas Remedy，Thomas Remere，Sawadogo和Jose'Abraham。支持和分析。气象学会，第1 - 52，2021页。URL https://journals.ametsoc.org/gournals。 1/BAMS-21-0119.1.xml。URL https://journals.ametsoc.org/gournals。1/BAMS-21-0119.1.xml。1/BAMS-21-0119.1.xml。
Phishgnn：使用图形神经网络的网络钓鱼网站检测框架
在互联网时代，恶意URL是对网络用户的综合威胁。网络钓鱼的目的是通过用fal的界面欺骗受害者来窃取敏感信息。在网站网站的情况下，攻击者通常试图模仿社交媒体，银行和电子商务网站等知名且广泛使用的服务。这种欺骗的网站通常是用与原始站点相同的代码库构建的，这可能会使它们很难瞥见。值得庆幸的是，可以使用许多其他指标来区分良性和网络钓鱼网站。例如，大多数网络钓鱼URL往往很长，具有多个子域和特殊特征。域通常托管在可疑的主机上，并使用非信任当局进行的安全套接字层（SSL）认证。自从这些攻击开始时，已经实施了许多系统来试图克服它们。其中一些实现使用传统技术，例如黑名单或URL词汇特征的分析。否则，黑名单遭受了多种缺点，例如需要更新的人类援助和缺乏详尽的缺点。此外，它们不能用于看不见和隐藏的URL。其他技术利用机器学习将模型训练以基于许多示例来策划网站（Sahoo等，2017）（Benavides等，2020）。但是，在大多数方法中，网站的超链接结构尚未解决。
