恶意URL检测，对应与机器学习是个分类问题，这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 恶意URL检测的方法很多，这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL。训练的数据集为开源数据集，通过机器学习训练检测模型，然后做了部分工程化的应用，将模型持久化，在应用的时候加载进来直接应用，不用重新进行训练。通过接口调用实现恶意URL检测预测判断。 恶意URL检测，对应与机器学习是个分类问题，这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 本资源包括机器学习实现恶意URL检测实战的代码和数据集

选择恶意和正常URL链接数据进行研究(特征选择、算法选择)，并编写代码构建模型，最终满足如下需求： - 打印出模型的准确率和召回率； - 代码可以根据输入的URL自动判定其安全性；

网址网 介绍 这是URLNet的实现-通过深度学习学习URL表示以进行恶意URL检测 URLNet是基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于检测恶意URL。 该模型在字符和单词级别都利用了URL文本字符串的功能。 资源 URLNet需要Python 3.6和以下软件包： 张量流1.8 tflearn 0.3 numpy的1.14 模型设计 样例命令 在所有用于训练或测试的数据集中，每一行都包括标签和模板后面的URL文本字符串： 例子： +1 http://www.exampledomain.com/urlpath/... -1 http://www.exampledomain.com/urlpath/... URL标签为+1（恶意）或-1（良性）。 可以通过运行以下命令来训练模型： python train.

恶意网址URL检测一直是信息安全防御技术领域的研究热点之一。针对传统恶意URL检测技术无法自主探测未知URL,并且缺乏适应大数据时代发展的能力等问题,设计并实现了一种基于大数据技术,结合决策树算法与黑白名单技术的恶意URL检测模型。该模型基于Spark分布式计算框架,利用已知URL训练集提取特征、训练决策树分类模型,然后用已有分类模型对黑白名单无法检测出的URL进行分类预测,达到检测目的。实验证明,构建的检测模型具有很好的检测效果和稳定性。