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URLBERT: URL 分类的对比和对抗预训练模型
通过在大量 URL 文本上进行预训练,URLBERT 模型能够在各类 URL 分类或检测任务中取得最先进的性能,并且能处理复杂任务要求,同时提供了多任务学习的探索。
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5 months ago
AntiPhishStack: 基于 LSTM 的堆叠泛化模型优化的钓鱼 URL 检测
利用 AntiPhishStack 模型和深度学习技术检测网络钓鱼网站,提高网络安全,实验证明该模型在两个基准数据集上表现出色,准确率达到 96.04%。
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6 months ago
URL-BERT:通过社交媒体参与训练网页表示
通过引入新的预训练目标,我们提出了一个框架来适应通用语言模型(LM)编码器以理解和表示网页的内容,并在多项任务和 Twitter 内外部基准测试中证明了该方法的有效性。
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8 months ago
垃圾网址的机器学习分类方法
使用机器学习模型对 URL 进行分类,研究发现 bagging 方法在垃圾邮件识别方面具有 96.5% 的准确率。
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10 months ago
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