Phishing_Website_Detection：该项目基于使用随机森林分类公式检测网络钓鱼欺诈性网站。 使用Python编程语言和Django框架实现

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PhishingEmailDetection:基于机器学习的网络钓鱼电子邮件检测工具

网络钓鱼域数据库 注意：请勿克隆存储库，并依赖于获取最新信息！ 这每天将打破由于仓库的历史，每24小时的完全复位。 请仅依靠使用wget或curl提取单个列表文件或的完整列表以及（每小时更新）。 版本：V.2021-02-10.22 :collision: 最新威胁@ 22:32:52 :collision: 主动威胁2021-02-10星期三 链接总数今天发现 :warning: :warning: 捕获的钓鱼网站总数： <<（文件大小：2.0M tar.gz） 捕获的网络钓鱼链接总数： <<（文件大小：10M tar.gz） 此回购的目的？ 网络钓鱼域，网站和威胁的测试存储库。 以上是已测试为有效，无效或无效的域的结果。 这些列表每小时更新一次。 这只是有关测试有害域名和网站状态的众多广泛项目之一。 我们测试网络钓鱼攻击的来源，以跟踪网络钓鱼攻击中使用的域名中有多少仍处于活动状态并且可以正常运行。 我们将所有来源中的所有域分类为一

网络钓鱼网址项目 该项目由MSBA学生Jordan Waldroop和Jack Beck进行。 目标是致力于改进当前的URL网络钓鱼检测算法，该算法的机器学习目标是根据URL本身的字符创建一个模型，该模型可以预测给定的URL是否将导致网络钓鱼网站。 原始算法和关联的数据集来自以下期刊： : 该算法的当前版本已产生两个数据集变体，一个具有58,645，另一个具有88,647标记的URL。 我们很可能会继续向项目添加其他各种数据集，以帮助改善模型性能。 感谢数据文章的原始作者为我们的项目铺平道路。 该项目是一个在制品，将随着时间的推移进行更新。

仿冒网址检测 使用LSTM和CNN的网络钓鱼URL检测实施

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钓鱼网站可简单的理解为不法分子为了实施网络攻击精心构造的具有欺诈性的特殊类型的网站，利用钓鱼网站实施的网络攻击称为网络钓鱼攻击。