TensorFlow.js钓鱼网站检测是一个基于机器学习的二分类问题解决方案，能够有效识别恶意钓鱼网站。通过30个关键URL特征分析，该模型为网络安全提供了实用的检测工具，帮助用户避免网络安全风险。😊
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/tfjs-examples 钓鱼网站检测的核心特征工程
钓鱼网站检测模型依赖于30个精心设计的URL特征，这些特征涵盖了网址结构、安全证书、域名信息等多个维度：
URL结构特征包括网址长度、IP地址使用、URL缩短服务、@符号检测等，这些特征能够有效识别恶意网址的伪装手法。
安全相关特征重点关注SSL证书状态、端口使用情况、HTTPS令牌等，这些是判断网站可信度的重要指标。
域名与流量特征分析域名注册时长、网站年龄、DNS记录、网页排名等，帮助识别新注册的钓鱼网站。
模型架构与训练策略
该项目采用三层全连接神经网络架构：
- 输入层：30个特征节点，对应30个URL检测特征
- 隐藏层：两个100节点的隐藏层，使用sigmoid激活函数
- 输出层：1个节点，输出钓鱼概率
训练过程中使用Adam优化器和二元交叉熵损失函数，批量大小为350，训练周期达400轮，确保模型充分学习特征模式。
性能评估与模型优化技巧
模型评估采用全面的指标体系：
准确率与损失曲线实时监控训练过程，确保模型收敛稳定。
ROC曲线与AUC值全面评估模型在不同阈值下的性能表现，AUC值越高说明模型区分能力越强。
精确率与召回率平衡在钓鱼检测中至关重要，需要在减少误报的同时保证检测覆盖率。
实战应用与部署指南
要运行这个钓鱼网站检测项目，首先需要克隆仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/tfjs-examples
然后进入项目目录安装依赖：
cd website-phishing
npm install
启动训练和演示：
yarn watch
关键源码文件解析
该项目展示了TensorFlow.js在网络安全领域的实际应用价值，通过特征工程和模型优化的结合，为钓鱼网站检测提供了可靠的技术方案。无论是对机器学习初学者还是网络安全从业者，这都是一个值得深入研究的优秀示例。🚀
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
