200个URL的数据集
创建一个算法来检测恶意URL,给出一个数据集的URL.
步骤1:编译已知可疑/恶意URL或域名列表,可使用VirusTotal或PhishTank等组织提供的API来获取此信息.步骤2:预处理数据集中的URL,需要从给定URL中提取的某些重要功能包括: - URL长度,比平均长度更长的URL更有可能是phishing. - 点数,由于点用于划分URL的不同层次,许多点更为典型的phishing URL. - 存在可疑字符 (例如@, - ),发现某些字符的存在在phishing URL中更频繁.步骤3:使用机器学习模型训练,使用数据集,将合法URL和类似的恶意URL提取.步骤5:根据机器学习模型,如果没有任何可疑的URL或恶意URL的预测功能,应该使用SVM模型进行测试.步骤6:根据机器学习模型,可以通过SVM模型进行测试.步骤6:根据机器学习模型,应该使用SVM模型进行测试,以确定是否有任何可疑或恶意URL或恶意URL.步骤6:根据机器学习模型,应该使用机器学习模型进行测试.