Meriam-aziz/Malicious-URL-Detection-using-Machine-Learning
GitHub: Meriam-aziz/Malicious-URL-Detection-using-Machine-Learning
利用特征工程与随机森林、梯度提升等机器学习算法对 URL 进行恶意与良性二分类检测的端到端实验项目。
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# 🔒 使用机器学习进行恶意 URL 检测
## 📌 概述
本项目提出了一种使用特征工程和分类算法来检测恶意 URL 的机器学习解决方案。该系统分析 URL 特征，提取有意义的特征，并将 URL 分类为恶意或合法。
## 🎯 目标
本项目的主要目标是构建一个准确的机器学习模型，能够检测恶意 URL，并通过识别潜在的有害网站来提升网络安全。
## 📊 数据集
该数据集包含标记为 **良性** 或 **恶意** 的 URL。
经过预处理后，从每个 URL 中提取了多个特征，以提高机器学习模型的性能。
## ⚙️ 工作流程
1. 加载数据集。
2. 数据预处理和清洗。
3. 从 URL 中提取特征。
4. 探索性数据分析 (EDA)。
5. 训练机器学习模型。
6. 评估模型性能。
7. 比较分类结果。
## 🤖 使用的模型
- Random Forest Classifier
- Gradient Boosting Classifier
## 📈 评估指标
- 准确率
- 混淆矩阵
- 分类报告
## 🖼️ 结果
### 数据集分布
### 按地区分布的恶意 URL
### Random Forest 混淆矩阵
### Gradient Boosting 混淆矩阵
经过训练的模型以高准确率成功地对恶意和合法 URL 进行了分类，证明了机器学习技术在网络安全应用中的有效性。
## 🛠️ 使用的技术
- Python
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Plotly
- Scikit-learn
## ▶️ 如何运行
```
git clone https://github.com/Meriam-aziz/Malicious-URL-Detection-using-Machine-Learning.git
cd Malicious-URL-Detection-using-Machine-Learning
pip install -r requirements.txt
jupyter notebook "Malicious URLs.ipynb"
```
## 📁 项目结构
```
Malicious-URL-Detection-using-Machine-Learning/
│
├── images/
│ ├── dataset_distribution.png
│ ├── malicious_urls_by_region.png
│ ├── random_forest_cm.png
│ └── gradient_boosting_cm.png
│
├── Malicious URLs.ipynb
├── README.md
└── requirements.txt
```
## 🚀 功能特性
- URL 预处理和特征提取。
- 探索性数据分析 (EDA)。
- 机器学习分类。
- 使用混淆矩阵进行性能评估。
- Random Forest 和 Gradient Boosting 模型之间的比较。
## 👩💻 作者
**Meriam Aziz**
## ⭐ 未来改进
- 使用 Streamlit 或 Flask 将模型部署为 Web 应用程序。
- 添加实时 URL 预测。
- 整合基于 URL 的额外安全特征。
- 探索用于恶意 URL 检测的深度学习方法。
标签：Apex, NoSQL, 恶意URL检测, 数据分类, 机器学习, 梯度提升树, 逆向工具, 随机森林