Final Complete Malicious Url Model

🚀 恶意URL检测模型

这是一个经过微调的 BERT-LoRA 模型，用于检测恶意URL，包括钓鱼、恶意软件和网站篡改等威胁。

🚀 快速开始

此模型是一个基于BERT的微调分类器，旨在实时检测恶意URL。它采用了低秩自适应（LoRA） 技术进行高效微调，在降低计算成本的同时保持了较高的准确性。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 加载模型和分词器
model_name = "your-huggingface-model-name"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 示例URL
url = "http://example.com/login"

# 分词并预测
inputs = tokenizer(url, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=128)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    prediction = torch.argmax(outputs.logits).item()

# 将预测结果映射到标签
label_map = {0: "良性", 1: "网站篡改", 2: "钓鱼", 3: "恶意软件"}
print(f"预测结果: {label_map[prediction]}")

✨ 主要特性

• 该模型将URL分为四类：
  • 良性
  • 网站篡改
  • 钓鱼
  • 恶意软件
• 它实现了98%的验证准确率和0.965的F1分数，确保了强大的检测能力。

📚 详细文档

预期用途

使用场景

• 为网络安全工具提供实时URL分类
• 检测钓鱼和恶意软件，保障在线安全
• 集成到浏览器扩展中，提供即时威胁警报
• 为安全运营中心（SOC）进行安全监控

模型细节

训练细节

• 批量大小：16
• 训练轮数：5
• 学习率：2e-5
• 优化器：带权重衰减的AdamW
• 损失函数：加权交叉熵
• 评估策略：基于轮次
• 微调策略：对BERT层应用LoRA

评估结果

各类别性能

部署选项

Streamlit Web应用

• 可部署在 Streamlit Cloud、AWS或Google Cloud 上。
• 提供用户友好的界面，进行实时URL分析。

浏览器扩展（计划中）

• 对访问的网页进行实时扫描。
• 提供带有置信度分数的动态威胁警报。

API集成

• 提供REST API进行批量URL分析。
• 支持安全运营中心（SOC）。

局限性与偏差

⚠️ 重要提示

• 该模型可能会误分类模仿合法网站的复杂钓鱼URL。
• 需要定期更新以应对不断演变的威胁。
• 如果训练数据中未涵盖未来的威胁，可能会存在偏差。

训练数据与引用

数据来源

数据集来自 Kaggle恶意URL数据集：
📌 数据集链接

BibTeX引用

@article{maliciousurl2025,
  author    = {Gleyzie Tongo, Dr. Farnaz Farid, Dr. Ala Al-Areqi, Dr. Farhad Ahamed},
  title     = {Fine-Tuned BERT for Malicious URL Detection},
  year      = {2025},
  institution = {Western Sydney University}
}

联系信息

如有咨询、合作或反馈需求，请通过领英联系：
🔗 Gleyzie Tongo