Skip to content
KitploitKITPLOIT
أدواتالمدونة
إرسال
أدواتالمدونة
إرسال

أدوات الاختراق واختبار الاختراق والأمن السيبراني لترسانتك الأمنية!

Kitploit هو دليل لأدوات الاختراق والأمن السيبراني واختبار الاختراق. اكتشف آخر تحديثات المشاريع للعثور على الثغرات وتحليل الأنظمة وأتمتة الاختبارات وتعزيز أمنك.

··الخلاصات·اتصال·الخصوصية·© 2026 Kitploit

دليل الأدوات

الفئات

عرض جميع الفئات
Loading categories
class_struggle — كشف الشذوذ القائم على الترميز الذاتي لتحديد نطاقات التصيد باستخدام بيانات قائمة تحذيرات CERT Polska، مع دفاتر ملاحظات Jupyter للبحث والتعليم. | Kitploit
أدوات/GitHubGitHub/artur-augustyniak/class_struggle
التصيد الاحتيالياستخبارات التهديداتتعلم الآلةالأوراق والأبحاثالتعلم والتعليمتحليل DNSكشف الشذوذ
GitHubartur-augustyniak/class_struggle

class_struggle

الأكثر شعبية

عرض الكل →

اكتشف الأدوات الأكثر استخدامًا من قبل مجتمعنا.

استكشف جميع الأدوات

تصفح مجموعتنا من الأدوات

عرض جميع الأدوات →
مشاركة

كشف الشذوذ القائم على الترميز الذاتي لتحديد نطاقات التصيد باستخدام بيانات قائمة تحذيرات CERT Polska، مع دفاتر ملاحظات Jupyter للبحث والتعليم.

عرض المستودع
2منذ 9 أشهرلم تتم المراجعة بعد

صراع الطبقات

المستودع المرافق للمقالة "صراع الطبقات". يوضح هذا المستودع استخدام autoencoder للكشف عن النطاقات المشابهة لمجموعة (فرعية) معروفة من نطاقات التصيد التي نشرها CERT Polska.

مصادر البيانات

قائمة تحذير CERT Polska

يستخدم هذا المشروع بيانات من قائمة تحذير CERT Polska https://cert.pl/en/warning-list/ التي يديرها CERT Polska (NASK).

تُستخدم البيانات فقط لأغراض البحث والتعليم لا يتم إعادة توزيع القائمة الخام للنطاقات في هذا المستودع.

Majestic Million

يستخدم هذا المشروع بيانات من مجموعة بيانات Majestic Million التي يديرها Majestic

يتم توفير مجموعة البيانات بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 3.0 (CC BY 3.0)

تُستخدم البيانات فقط لأغراض البحث والتعليم لا يتم إعادة توزيع مجموعة البيانات الخام في هذا المستودع.

محتويات المستودع

  • notebooks/0_fetch_data.ipynb - تنزيل بيانات المصدر
  • notebooks/1_eda.ipynb - تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) لبيانات قائمة تحذير CERT.PL
  • notebooks/2_eda_based_data_selection.ipynb- اختيار مجموعة التدريب بناءً على تحليل EDA
  • notebooks/3_autoencoder_train_eval_inference.ipynb - بناء وتدريب واستدلال الـ autoencoder
  • notebooks/xor_nn_decission_boundary.ipynb - سكريبت توضيحي مساعد

التشغيل (محليًا، في Docker)

  1. قم ببناء حاوية Jupyter وتشغيلها:
    root@kitploit:~
    docker compose up --build
    
  2. افتح: http://127.0.0.1:8888/tree وقم بتشغيل الدفاتر المرقمة بالترتيب: 0_fetch... و1_eda... و2_eda_based... و3_autoencoder....

إنشاء المقالة

root@kitploit:~
cd ./article
pdflatex class_struggle.tex
تنزيل الأداة