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English(EN) A Lightweight Hybrid MLP-Based Framework for Real-Time Phishing URL Detection Using Structural URL Features

新的MLP框架以99.24%的准确率检测钓鱼URL

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新的、高效的实时钓鱼URL检测框架。该系统采用混合方法，结合了黑名单筛选和分析结构化URL特征的多层感知器（MLP）分类器。它通过避免复杂的内容分析或外部API调用来实现高准确性和速度，使其适用于资源受限的环境。一个名为CyberGuard的原型应用程序展示了其在实际部署中的潜力。 AI

影响 这项研究为实时钓鱼URL检测提供了一种更有效、更准确的方法，有可能增强网络安全防御能力。

排序理由 这是一篇详细介绍新的钓鱼URL检测框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Uche Unoke Emmanuel, Gideon Francis Oghie ·

    A Lightweight Hybrid MLP-Based Framework for Real-Time Phishing URL Detection Using Structural URL Features

    arXiv:2606.00889v1 Announce Type: cross Abstract: Phishing attacks remain a major cybersecurity threat, exploiting deceptive URLs to steal sensitive user information. Traditional blacklist and rule-based detection approaches are reactive and often fail to identify newly emerging …

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