library_name: transformers
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• text-classification
• malicious-url-detection

恶意网址检测器

通过使用此微调模型，您可以准确识别旨在利用用户的有害链接（如钓鱼或恶意软件网址），并将其分类为恶意或良性。

模型详情

模型描述

此模型是专为恶意网址检测而微调的 distilbert/distilbert-base-uncased 版本。它采用文本分类方法区分良性网址与恶意网址。通过学习来自精心整理的钓鱼、恶意软件及合法网址数据集中的模式，该模型旨在帮助用户和组织增强对各类网络威胁的防御能力。

• 开发者: Eason Liu
• 语言: 英语
• 模型类型: 文本分类（专注于网址）
• 微调基础模型: distilbert/distilbert-base-uncased

预期用途

直接用途

• 网址分类: 检测网址是否为恶意（如钓鱼、恶意软件）或良性。
• 安全流程: 集成至邮件过滤系统或网站扫描工具中，标记有害链接。

非适用场景

• 与恶意网址检测无关的通用文本分类任务。
• 需要超出网址字符串的更细致上下文的任务（如域名信誉、实时链接行为分析）。

快速开始

以下示例展示了如何使用 🤗 Transformers 的 pipeline 加载此模型：

from transformers import pipeline  

# 使用此微调模型初始化文本分类流程  
classifier = pipeline(  
    "text-classification",  
    model="Eason918/malicious-url-detector",  
    truncation=True  
)  

# 示例网址  
url = "http://example.com/suspicious-link"  

# 对网址进行分类  
result = classifier(url)  
print(result)