shariq697/Phishing-Website-Detection-Using-Machine-Learning

🛡️ 基于机器学习的钓鱼网站检测 本项目是一个基于机器学习的系统，利用聚焦网络安全的 URL 和域名特征来检测钓鱼网站。它通过分析网站特征并应用多种分类算法，以高准确率区分合法网站与恶意网站。 该项目展示了机器学习在网络安全领域的应用，包括特征工程、模型训练，以及使用真实钓鱼数据集进行的性能评估。 📌 主要特性 - 使用机器学习模型检测钓鱼网站 - 分析超过 11,000 个网站样本及 30 多个安全相关特征 - 实现并比较多种分类算法 - 使用优化的 ML 技术进行高准确率的钓鱼检测 - 使用标准分类指标进行评估 - 特征工程与数据预处理以提升模型性能 🛠️ 使用的技术 - Python - Pandas - NumPy - Scikit-learn - Jupyter Notebook / Google Colab 🧠 机器学习模型 - Logistic Regression - Decision Tree Classifier - Random Forest Classifier - Support Vector Machine (SVM) 这些模型经过训练和比较，以识别出最适合钓鱼检测的高性能方案。 📊 模型性能 - 最佳模型：Random Forest Classifier - 准确率：96.9% 评估指标： - Accuracy - Precision - Recall - F1-Score - Confusion Matrix Random Forest 模型提供了最佳的整体性能，具有很强的泛化能力并减少了假阴性，这对于钓鱼检测至关重要。 🔍 数据集信息 - 超过 11,000 个钓鱼及合法网站样本 - 30 多个提取的基于 URL 和域名的特征 核心特征： - URL 结构分析 - HTTPS 和 SSL 指标 - 基于域名的属性 - 网站安全特征 ⚙️ 项目工作流 1. 数据收集与加载 2. 数据预处理 3. 特征工程与选择 4. 模型训练与测试 5. 超参数调优 6. 模型评估与比较 7. 性能分析 🚀 未来改进 - 部署为实时的钓鱼检测 Web 应用程序 - 开发用于实时 URL 扫描的浏览器扩展 - 扩展数据集以实现更好的泛化 - 实现基于深度学习的模型 - 集成实时威胁检测 API ⭐ 关于本项目 本项目通过构建一个智能钓鱼网站检测系统，探讨了机器学习在网络安全中的应用。它演示了使用 Python 和 Scikit-learn 进行分类算法、特征工程和模型优化的实际应用。

标签：Apex, Google Colab, NoSQL, NumPy, Python, Scikit-learn, URL分析, Web安全, 二分类, 决策树, 分类算法, 威胁情报, 开发者工具, 恶意网站识别, 支持向量机, 数据科学, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 模型评估, 混淆矩阵, 特征工程, 网络安全, 蓝队分析, 资源验证, 逆向工具, 逻辑回归, 钓鱼网站检测, 随机森林, 隐私保护