利用机器学习检测钓鱼网站

首先，你必须了解“什么是钓鱼网站?”，所以不同的客户在网上购物，通过不同的网站分期付款。许多网站要求客户提供敏感信息，例如用户名、密码或信用卡或银行详细信息等，通常是出于恶意的原因。这类网站被称为钓鱼网站。为了区分和预测一个钓鱼网站，我们提出了一个灵活的、适应性强的、成功的基于ML的框架。我们实现了一些算法和技术来提取钓鱼数据，并设置其合法性分类的标准。钓鱼网站的识别依赖于URL和域名身份等重要质量，以及钓鱼最后定位率中的安全和加密标准。在这个框架的帮助下，客户同样可以在网上果断地购买商品。管理员可以将钓鱼网站URL或假冒网站URL包含到一个框架中，该框架可以访问和扫描钓鱼网站，并利用计算，它将向数据库添加新的可疑口号。该框架利用ML创新向数据库添加新的口号。

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项目描述:

在如何构建机器学习网络钓鱼检测器中使用的基本思想是:

1. Python作为编程语言:Python是一种广泛使用、普遍有用的高级编程语言。它允许在面向对象和过程的完美模型中进行编程。在本文中，我们将使用不同的Python库，如Numpy和scikit-learn．
2. 机器学习:它是最强大和新兴的技术之一，在这里我们将使用机器学习来提高模型的精度。
3. 数据库:任意数据库来存储信息集合．
4. 接下来，我们将研究如何构建机器学习网络钓鱼检测器。在本文中，我们将使用并涵盖以下两种方法:

• 基于逻辑回归的网络钓鱼检测
• 基于决策树的网络钓鱼检测

项目实施:

基于逻辑回归的网络钓鱼检测

1. 每个机器学习项目的第一步是收集数据集。对于我们的模型，我们将利用UCI机器学习存储库(钓鱼网站数据集)或来自web的任何其他数据集。
2. 对于我们的模型，我们将导入两个机器学习库，NumPy和scikit-learn，并打开Python条件并加载必要的库。
3. 接下来，加载数据并标识输入和输出属性。
4. 现在，我们必须将数据集分离为训练和测试数据。
5. 创建scikit-learn逻辑回归分类器。
6. 下一步是训练分类器并进行预测。
7. 不如我们把网络钓鱼检测器模型的结果打印出来，然后我们的模型就准备好了。

使用基于决策树的网络钓鱼检测:

1. 为了构建第二个模型，我们将使用相同的机器学习库，因此没有令人信服的理由再次导入它们。尽管如此，我们将从sklearn导入选择树分类器。
2. 接下来，我们创建DecisionTreeClassifier()， scikit-learn分类器。
3. 现在训练模型并开始测试模型。
4. 接下来，计算预测。
5. 打印出结果，现在模型就准备好了。

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