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结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
5. 促进学习
1. 学习者在他们的学习区找到两个 URL 2. 学习者将 URL 复制到 Word 文档 3. 学习者列出至少五个指标，表明他们喜欢和不喜欢该网站的哪些方面 4. 学习者三人一组，分享他们的 URL 5. 现在每个学习者都有六个 URL（两个自己的 URL 和两个队友的 URL，合计四个） 6. 学习者对其他四个 URL 执行相同操作 7. 学习者聚在一起，讨论喜欢和不喜欢的内容，并将所有喜欢和不喜欢的网站表格的“母表”放在一起。 8. 学习者找到一个关于设计原则的 URL 9. 学习者编写自己的设计原则 10. 学习者聚在一起，整理设计原则的“母表” 11. 学习者根据文献中的内容评估他们的直觉（步骤 1 到 7）。 作业：学习者上交课堂上完成的所有文档以供评估
KSU AI 引文指南
如果使用大量后续提示，请提供提示“最终版本”的近似值。该提示的长度不应超过一个句子。单个提示和输出会生成仅供用户帐户访问的唯一 URL，因此 APA 引用使用 AI 工具的通用 URL - 如上所示。有关更多信息，请阅读 MLA“如何引用生成式 AI”指南。
使用机器学习的网络钓鱼URL检测
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。
使用机器学习的恶意URL预测和检测
摘要由于对个人，公司和数字基础设施的危害日益增长，因此对恶意URL的有效识别变得至关重要。本研究评估了多个机器学习算法，以预测和识别危险URL。研究的重点是随机森林分类器，因为它在二进制和多类分类任务中优于竞争对手模型。在二元分类中具有98.9％的精度，随机森林分类器的表现良好。这表明分类器可以识别安全和危险的URL。该系统的精度为98.8％，F1得分为99.3％，真实正率为99.7％，而真为95.6的真实负率证明了其可靠性。多类分类精度为97.0％，精度，召回和F1得分对于随机森林分类器再次很好。本研究提供了提高网络安全性的实用技巧，并显示了透明的AI模型和跨学科的团队工作如何解决复杂的网络安全问题。这项研究为已知信息的主体做出了重大贡献，其意义在于它提供了这两种好处。关键字：恶意软件，机器学习，URL，恶意。1。引言在当今快节奏的数字景观中，导致恶意网站的统一资源定位器（URL）的存在代表了一种实质而不断发展的网络安全威胁。网络犯罪分子在制作这些欺骗性的URL时表现出显着的创造力，巧妙地伪装它们，类似于可靠且值得信赖的来源。必须强大而严格令人遗憾的是，这些看似值得信赖的URL充当诱饵，诱使毫无戒心的用户进入危险的陷阱，并具有偷窃敏感的个人信息的邪恶意图（Alomari等，2023）。与这种恶意URL互动的影响可能是可怕的和深远的。一旦一个人无意间冒险进入这些险恶的地点，许多危害就会降临。个人和财务数据被当今数字时代被认为是神圣不可侵犯的，面临着掠夺的严重风险。此外，这些流氓URL可以充当传播阴险恶意软件的向量，不仅能够渗透单个计算机，而且可以渗透整个网络，从而使损害呈指数增大。打击这种威胁的最困扰的挑战之一是流氓网站的扩散和网络攻击的复杂性不断提高（Naim等，2023）。网络犯罪分子所采用的欺骗性艺术使普通用户越来越艰巨地区分安全和危险的网址，从而进一步加剧了危险。鉴于这种严峻的现实，维护在线安全和保障已经具有至关重要的意义。
UNAB的博士后人才吸引力竞赛指南...
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趋势微型临界点
这种整合的战略好处包括转发检测事件的能力和Intrusion Feelention Feltery Protection Station Statige to Trend Vision One，以进行相关检测和其他高级分析。这可以实现更高质量的警报和更主动的事件发现。通过选择过滤器并将策略直接从趋势愿景一号开始到提示点SMS配置文件来减轻CVE风险。趋势视觉检测到的威胁也可以在网络层上进行操作，从而使您能够在检测后的几分钟内阻止可疑对象，并破坏网络关键位置的攻击。此外，可以自动发送由SMS检测到的URL，以通过云沙盒进行分析，而无需任何其他基础架构。分析了URL后，您可以在趋势视觉One Sandbox Analysis应用程序上查看结果。
通用目录NUC大学 - 南佛罗里达校园
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Datto DNA安全路由器
增强的Web内容过滤添加了DNS级别的重要安全层，在进入网络之前停止威胁。增强的过滤还可以防止任何威胁回到互联网上。因此，Datto的DNA安全路由器可以更好地防止恶意软件，勒索软件以及命令和控制攻击。这种新的增强威胁保护级别背后的功能是由Titan HQ驱动的，Titan HQ驱动了这项服务，该服务可爬行超过7亿个URL，以及200种语言中的60亿个网页，并每天实时审查5万亿个搜索查询。系统中有数百万个恶意URL，每天都会添加100,000个新的恶意条目，Datto的MSP合作伙伴和SMB IT专业人员可以对DNA有效防止不必要的威胁和攻击的能力充满信心。