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🚨 发现关键词： #钓鱼 #邮件 #系统
📦 项目名称： Malicious-URL-Detection-Based-on-Component-Segmentation-and-Multi-Source-Feature-Fusion
👤 项目作者： Yllxx03
🛠 开发语言： Python
⭐ Star数量： 0 | 🍴 Fork数量： 0
📅 更新时间： 2026-05-18 14:35:41
📝 项目描述：
🔗 点击访问项目地址
🚨 发现关键词： #钓鱼 #邮件 #系统
📦 项目名称： Malicious-URL-Detection-Based-on-Component-Segmentation-and-Multi-Source-Feature-Fusion
👤 项目作者： Yllxx03
🛠 开发语言： Python
⭐ Star数量： 0 | 🍴 Fork数量： 0
📅 更新时间： 2026-05-18 14:35:41
📝 项目描述：
本项目是面向恶意 URL 检测的研究型系统，围绕组件分割与多源特征融合方法开展二分类识别研究，基于 PyTorch 构建模型训练与评测流程，通过对 URL 的域名、路径、查询参数等组件进行结构化拆分，并融合字符级序列特征、域名分支特征和统计结构特征，实现对可疑链接的高精度识别。系统支持主模型训练、基线对比、消融实验、分布外（OOD）鲁棒性评测和推理时延测试，可用于网络钓鱼 识别、恶意链接拦截、邮件与短信安全过滤、浏览器安全防护等场景。🔗 点击访问项目地址
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GitHub - Yllxx03/Malicious-URL-Detection-Based-on-Component-Segmentation-and-Multi-Source-Feature-Fusion: 本项目是面向恶意 URL 检测的研究型系…
本项目是面向恶意 URL 检测的研究型系统，围绕组件分割与多源特征融合方法开展二分类识别研究，基于 PyTorch 构建模型训练与评测流程，通过对 URL 的域名、路径、查询参数等组件进行结构化拆分，并融合字符级序列特征、域名分支特征和统计结构特征，实现对可疑链接的高精度识别。系统支持主模型训练、基线对比、消融实验、分布外（OOD）鲁棒性评测和推理时延测试，可用于网络钓鱼 识别、恶意链接...
