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[#]: subject: "Detect a Phishing URL Using Machine Learning in Python"
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[#]: via: "https://www.opensourceforu.com/2022/04/detect-a-phishing-url-using-machine-learning-in-python/"
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[#]: author: "Jishnu Saurav Mittapalli https://www.opensourceforu.com/author/jishnu-saurav-mittapalli/"
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[#]: collector: "lkxed"
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[#]: translator: "lkxed"
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[#]: reviewer: "wxy"
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[#]: publisher: "wxy"
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[#]: url: "https://linux.cn/article-14535-1.html"
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在 Python 中使用机器学习来检测钓鱼链接
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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。
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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。
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### 下载数据集
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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。
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* 真实的链接：https://github.com/jishnusaurav/Phishing-attack-PCAP-analysis-using-scapy/blob/master/Phishing-Website-Detection/datasets/legitimate-urls.csv
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* 钓鱼链接：https://github.com/jishnusaurav/Phishing-attack-PCAP-analysis-using-scapy/blob/master/Phishing-Website-Detection/datasets/phishing-urls.csv
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### 训练机器进行预测
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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：
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import pandas as pd
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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
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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：
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![使用 pip 工具安装依赖库][2]
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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：
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legitimate_urls = pd.read_csv(“/home/jishnusaurav/jupyter/Phishing-Website-Detection/datasets/legitimate-urls.csv”)
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phishing_urls = pd.read_csv(“/home/jishnusaurav/jupyter/Phishing-Website-Detection/datasets/phishing-urls.csv”)
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```
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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：
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![合并后的数据集的前几行][3]
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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：
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urls = urls.drop(urls.columns[[0,3,5]],axis=1)
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```
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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：
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data_train, data_test, labels_train, labels_test = train_test_split(urls_without_labels, labels, test_size=0.30, random_state=110)
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```
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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。
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```
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random_forest_classifier = RandomForestClassifier()
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random_forest_classifier.fit(data_train,labels_train)
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```
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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：
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prediction_label = random_forest_classifier.predict(test_data)
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```
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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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via: https://www.opensourceforu.com/2022/04/detect-a-phishing-url-using-machine-learning-in-python/
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作者：[Jishnu Saurav Mittapalli][a]
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选题：[lkxed][b]
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译者：[lkxed](https://github.com/lkxed)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: https://www.opensourceforu.com/author/jishnu-saurav-mittapalli/
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[b]: https://github.com/lkxed
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[1]: https://www.opensourceforu.com/wp-content/uploads/2022/03/phishing-attack-696x477.jpg
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[2]: https://www.opensourceforu.com/wp-content/uploads/2022/03/Figure-1-First-few-lines-of-the-data-set.jpg
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[3]: https://www.opensourceforu.com/wp-content/uploads/2022/03/Figure-2-Installing-libraries.jpg
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