Urlbert Tiny V4 Malicious Url Classifier

🚀 URLBERT-Tiny-v4惡意URL分類器

這是BERT的輕量級版本，專門針對將URL分為四類進行了微調：良性、釣魚、惡意軟件和篡改。

✨ 主要特性

• 輕量級BERT版本，適用於URL分類。
• 可將URL分為良性、釣魚、惡意軟件和篡改四類。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，暫不展示。

📚 詳細文檔

模型詳情

模型評估結果

該模型在測試集上進行了評估，以下是分類指標：

💻 使用示例

基礎用法

以下是使用Hugging Face transformers 庫使用該模型進行URL分類的示例：

from transformers import BertTokenizerFast, BertForSequenceClassification, pipeline
import torch

# Определение устройства (GPU или CPU)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(f"Используемое устройство: {device}")

# Загрузка модели и токенизатора
model_name = "CrabInHoney/urlbert-tiny-v4-malicious-url-classifier"
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
model.to(device)

# Создание pipeline для классификации
classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    device=0 if torch.cuda.is_available() else -1,
    return_all_scores=True
)

# Примеры URL для тестирования
test_urls = [
    "wikiobits.com/Obits/TonyProudfoot",
    "http://www.824555.com/app/member/SportOption.php?uid=guest&langx=gb",
]

# Маппинг меток на понятные названия классов
label_mapping = {
    "LABEL_0": "benign",
    "LABEL_1": "defacement",
    "LABEL_2": "malware",
    "LABEL_3": "phishing"
}

# Классификация URL
for url in test_urls:
    results = classifier(url)
    print(f"\nURL: {url}")
    for result in results[0]: 
        label = result['label']
        score = result['score']
        friendly_label = label_mapping.get(label, label)
        print(f"{friendly_label}, %: {score:.4f}")

示例輸出

URL: wikiobits.com/Obits/TonyProudfoot
benign, %: 0.9996
defacement, %: 0.0000
malware, %: 0.0000
phishing, %: 0.0003

URL: http://www.824555.com/app/member/SportOption.php?uid=guest&langx=gb
benign, %: 0.0000
defacement, %: 0.0001
malware, %: 0.9998
phishing, %: 0.0001

📄 許可證

本模型採用Apache-2.0許可證。