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Bert Phishing Classifier Teacher

由 Arnav0805 开发
基于BERT-base的钓鱼邮件/网页分类模型,在验证集上达到87.3%准确率
下载量 22
发布时间 : 1/6/2025

模型简介

这是一个基于BERT架构的文本分类模型,专门用于检测钓鱼邮件或网页内容。模型通过微调Google的BERT-base模型获得,在二分类任务中表现出色。

模型特点

高精度检测
在验证集上达到0.952 AUC值和87.3%准确率
BERT架构优势
基于预训练的BERT模型,能有效捕捉文本语义特征
轻量级部署
使用base版模型,适合实际生产环境部署

模型能力

文本分类
钓鱼内容识别
恶意内容检测

使用案例

网络安全
企业邮件过滤
自动识别员工邮箱中的钓鱼邮件
可减少87%以上的钓鱼邮件漏检
网页内容审核
检测虚假登录页面等网络钓鱼内容
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