login.live 一个小型钓鱼网站：使用php来发送电子邮件和捕获登录信息。 在电子邮件模板文件夹中有一个电子邮件模板。 下载并打开文件夹并运行HTML文件。 从HTML文件复制内容，并使用网络钓鱼内容编辑指向网站的链接（更改短链接）。 通过电子邮件发送带有以下主题行： 最近从您的OneDrive中删除了许多文件 下载前请阅读免责声明。 这仅用于教育目的！ 所有徽标，资产，图标，图片和CSS均属于Microsoft

LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制（Gating Mechanism）和记忆单元（Memory Cell）来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件： 记忆单元（Memory Cell）：记忆单元是LSTM的核心，用于存储长期信息。它像一个传送带一样，在整个链上运行，只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门（Input Gate）：输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门（Forget Gate）：遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门（Output Gate）：输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地，它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为： 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系，它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果，如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。

一个包含网络钓鱼邮件数据的集合。网络钓鱼邮件是一种欺诈性的电子邮件，通常伪装成合法的通信，目的是诱骗收件人透露敏感信息，如用户名、密码、信用卡信息等。这个数据集可能被用于研究、开发和测试反钓鱼技术，帮助识别和防范网络钓鱼攻击。是一个综合性的网络钓鱼邮件数据集，由研究人员整理而成，旨在帮助研究者分析网络钓鱼邮件的特征并改进检测方法。该数据集整合了多个来源的电子邮件数据，包括Enron、Ling、CEAS、Nazario、尼日利亚诈骗和SpamAssassin等数据集，涵盖了邮件的正文、主题、发件人和收件人信息等内容。 最终的数据集包含约82,500封邮件，其中42,891封为钓鱼邮件，39,595封为合法邮件。这些数据可用于训练和测试机器学习模型，以提高对网络钓鱼邮件的识别能力。数据集的结构清晰，每封邮件都有明确的标签，方便研究人员进行分类和分析。此外，该数据集还被用于开发基于BERT的自然语言处理模型，以实现高效的网络钓鱼邮件检测。

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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1．前言Cobalt Strike 是由 Strategic Cyber 公司开发的一款商业化渗透测试工具。该软件具有简单易用、可扩展性高等优点，并且具备团队协

检测岸边钓鱼人员的数据集2，1000张项目数据集，已标注数据集，下载后可直接进行训练

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：4330 标注数量(xml文件个数)：4330 标注类别数：1 标注类别名称:["fishing"] 每个类别标注的框数： fishing count = 4644 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：检测岸边钓鱼人员的数据集，当有人拿个鱼竿或者明显在钓鱼则会被标注 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

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