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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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

仿冒网址检测 使用LSTM和CNN的网络钓鱼URL检测实施

欺骗者 espoofer是一个开源测试工具，可以绕过电子邮件系统中的SPF，DKIM和DMARC身份验证。 它可以帮助邮件服务器管理员和渗透测试人员检查目标电子邮件服务器和客户端是否容易受到电子邮件欺骗攻击或是否可以被滥用来发送欺骗电子邮件。 图1.我们在Gmail上的欺骗攻击案例（固定的） 为什么要建立这个工具？ 电子邮件欺骗对个人和组织都是一个巨大的威胁（ ， ）。 为了解决此问题，现代电子邮件服务和网站采用了SPF，DKIM和DMARC等身份验证协议来防止电子邮件伪造。 我们的最新研究表明，这些协议的实现遇到许多安全问题，可以利用这些安全问题绕过SPF / DKIM / DMARC保护。 图1说明了我们的一种欺骗攻击，它绕过了Gmail中的DKIM和DMARC。 有关更多技术细节，请参阅我们的《 或《 。 Black Hat USA 2020幻灯片（PDF）： USEN

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数据集 此存储库包含用于下载，预处理和数字化流行的机器学习数据集的脚本。 在整个项目中，我通常会发现自己重写了相同的代码行以标准化，规范化或其他化数据，对分类变量进行编码，解析出要素的子集以及其他杂项。 为了减轻重复使用的麻烦，此存储库使用了模板样式的定义，该定义用于应如何解析数据集，而库则负责其余部分。 对于加载数据，它支持numpy.genfromtxt可以使用和arff任何内容（来自 ）。 为了处理数据，在utils/scale.py和utils/preprocess.py有许多流行的scikit-learn preprocessing转换器的包装器。 主要的魔力可以在utils/handler.py找到； 在底部，提供了示例模板。 参数为： 争论 描述 header 标题行是否存在（将被删除） include 只加载指定的列 label 标签索引 norm unit

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