蓝冠代理_在 Python 中使用机器学习来检测钓鱼链接

作者: Jishnu Saurav Mittapalli 译者: LCTT 六开箱

| 2022-05-02 18:06   评论: 1    

在网络钓鱼攻击中,用户会收到一封带有误导性链接的邮件或信息,攻击者可以利用它来收集重要数据,比如你的银行卡密码。本文将会给出一个简短的教程,旨在介绍如何检测这种网络钓鱼的企图。

通过网络钓鱼攻击,攻击者能够获得一些重要凭证,这些凭证可以用来进入你的银行或其他金融账户。攻击者发送的 URL 看起来与我们日常使用的原始应用程序完全相同。这也是人们经常相信它,并在其中输入个人信息的原因。钓鱼网址可以打开一个网页,它看起来与你的银行的原始登录页面相似。最近,这样的网络钓鱼攻击正变得相当普遍,所以,检测钓鱼链接变得非常重要。因此,我将介绍如何在 Python 中使用机器学习来检查一个链接是误导性的还是真实的,因为它可以帮助我们看到网页代码及其输出。注意,本文将使用 Jupyter Notebook。当然,你也可以使用 Google Colab 或 Amazon Sagemaker,如果你对这些更熟悉的话。

下载数据集

第一步,我们需要用于训练数据集。你可以从下面的链接中下载数据集。

  • 真实的链接:https://github.com/jishnusaurav/Phishing-attack-PCAP-analysis-using-scapy/blob/master/Phishing-Website-Detection/datasets/legitimate-urls.csv
  • 钓鱼链接:https://github.com/jishnusaurav/Phishing-attack-PCAP-analysis-using-scapy/blob/master/Phishing-Website-Detection/datasets/phishing-urls.csv

训练机器进行预测

当数据集下载完成,我们需要使用以下几行代码来导入所需的库:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

如果你没有这些库,你可以使用 pip 工具来安装这些库,如下图所示:

当依赖安装完成,你就可以导入数据集,并将其转换为 pandas 数据框架,使用以下几行代码进一步处理:

legitimate_urls = pd.read_csv(“/home/jishnusaurav/jupyter/Phishing-Website-Detection/datasets/legitimate-urls.csv”)
phishing_urls = pd.read_csv(“/home/jishnusaurav/jupyter/Phishing-Website-Detection/datasets/phishing-urls.csv”)

在成功导入后,我们需要把这两个数据集合并,以便形成一个数据集。合并后的数据集的前几行如下图所示:

然后去掉那些我们不需要的列,如路径(path)、协议(protocol)等,以达到预测的目的:

urls = urls.drop(urls.columns[[0,3,5]],axis=1)

在这之后,我们需要使用以下代码将数据集分成测试和训练两部分:

data_train, data_test, labels_train, labels_test = train_test_split(urls_without_labels, labels, test_size=0.30, random_state=110)

接着,我们使用 sklearn 的随机森林分类器建立一个模型,然后使用 fit 函数来训练这个模型。

random_forest_classifier = RandomForestClassifier()
random_forest_classifier.fit(data_train,labels_train)

完成这些后,我们就可以使用 predict 函数来最终预测哪些链接是钓鱼链接。下面这行可用于预测:

prediction_label = random_forest_classifier.predict(test_data)

就是这样啦!你已经建立了一个机器学习模型,它可以预测一个链接是否是钓鱼链接。试一下吧,我相信你会满意的!




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