一份分步指南详细介绍了如何使用 PySpark 和机器学习构建钓鱼网站检测器。该项目使用了包含 11,430 个 URL 的数据集，分析了 89 个特征来识别恶意网站。表现最佳的模型是随机森林，准确率达到 96%，AUC 为 0.99，证明了机器学习在根据 URL 特征和页面信号区分虚假网站和合法网站方面的有效性。 AI
影响 展示了机器学习如何通过高精度检测钓鱼网站来增强网络安全。
排序理由 该条目描述了一个用于特定应用（钓鱼检测）的技术指南和机器学习模型，属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Hannousse and Yahiouche
- Kaggle
- machine learning
- Phishing Website Detection: An Improved Accuracy through Feature Selection and Ensemble Learning
- pyspark
- Random Forest
- Web Page Phishing Detection dataset
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