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class_struggle — CERT Polska चेतावनी सूची डेटा का उपयोग करके फ़िशिंग डोमेन की पहचान के लिए ऑटोएन्कोडर-आधारित विसंगति पहचान, अनुसंधान और शिक्षा के लिए Jupyter नोटबुक के साथ। | Kitploit
उपकरण/GitHubGitHub/artur-augustyniak/class_struggle
फिशिंगखतरा खुफियामशीन लर्निंगपेपर और शोधलर्निंग और शिक्षाDNS विश्लेषणविसंगति का पता लगाना
GitHubartur-augustyniak/class_struggle

class_struggle

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CERT Polska चेतावनी सूची डेटा का उपयोग करके फ़िशिंग डोमेन की पहचान के लिए ऑटोएन्कोडर-आधारित विसंगति पहचान, अनुसंधान और शिक्षा के लिए Jupyter नोटबुक के साथ।

रिपॉजिटरी देखें
21711 महीने पहलेअभी तक समीक्षित नहीं

वर्ग संघर्ष

"Class Struggle" लेख के साथ संलग्न रिपॉजिटरी। यह रिपॉजिटरी CERT Polska द्वारा प्रकाशित फ़िशिंग डोमेन के ज्ञात (उप)समूह के समान डोमेन का पता लगाने के लिए ऑटोएन्कोडर के उपयोग को प्रदर्शित करती है।

डेटा स्रोत

CERT Polska चेतावनी सूची

यह परियोजना CERT Polska चेतावनी सूची https://cert.pl/en/warning-list/ से डेटा का उपयोग करती है, जिसे CERT Polska (NASK) द्वारा अनुरक्षित किया जाता है।

डेटा का उपयोग केवल अनुसंधान और शैक्षिक उद्देश्यों के लिए किया जाता है। डोमेन की कच्ची सूची इस रिपॉजिटरी में पुनर्वितरित नहीं की जाती है।

Majestic Million

यह परियोजना Majestic द्वारा अनुरक्षित Majestic Million डेटासेट से डेटा का उपयोग करती है।

डेटासेट क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 3.0 लाइसेंस (CC BY 3.0) के तहत प्रदान किया गया है।

डेटा का उपयोग केवल अनुसंधान और शैक्षिक उद्देश्यों के लिए किया जाता है। कच्चा डेटासेट इस रिपॉजिटरी में पुनर्वितरित नहीं किया जाता है।

रिपॉजिटरी सामग्री

  • notebooks/0_fetch_data.ipynb - स्रोत डेटा डाउनलोड करना
  • notebooks/1_eda.ipynb - CERT.PL चेतावनी सूची के डेटा का अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण (EDA)
  • notebooks/2_eda_based_data_selection.ipynb - EDA आधारित प्रशिक्षण सेट चयन
  • notebooks/3_autoencoder_train_eval_inference.ipynb - ऑटोएन्कोडर का निर्माण, प्रशिक्षण और अनुमान
  • notebooks/xor_nn_decission_boundary.ipynb - सहायक प्रदर्शन स्क्रिप्ट

चलाना (स्थानीय रूप से, Docker में)

  1. Jupyter कंटेनर बनाएँ और प्रारंभ करें:
    docker compose up --build
    
  2. खोलें: http://127.0.0.1:8888/tree और क्रमांकित नोटबुक को क्रम में चलाएँ: 0_fetch..., 1_eda..., 2_eda_based..., 3_autoencoder...।

लेख तैयार करें

cd ./article
pdflatex class_struggle.tex
टूल डाउनलोड करें