通过网络钓鱼攻击，攻击者能够获得一些重要凭证，这些凭证可以用来进入你的银行或其他金融账户。攻击者发送的 URL 看起来与我们日常使用的原始应用程序完全相同。这也是人们经常相信它，并在其中输入个人信息的原因。钓鱼网址可以打开一个网页，它看起来与你的银行的原始登录页面相似。最近，这样的网络钓鱼攻击正变得相当普遍，所以，检测钓鱼链接变得非常重要。因此，我将介绍如何在 Python 中使用机器学习来检查一个链接是误导性的还是真实的，因为它可以帮助我们看到网页代码及其输出。注意，本文将使用 Jupyter Notebook。当然，你也可以使用 Google Colab 或 Amazon Sagemaker，如果你对这些更熟悉的话。
下载数据集
第一步，我们需要用于训练数据集。你可以从下面的链接中下载数据集。
真实的链接：https://github.com/jishnusaurav/Phishing-attack-PCAP-analysis-using-scapy/blob/master/Phishing-Website-Detection/datasets/legitimate-urls.csv
钓鱼链接：https://github.com/jishnusaurav/Phishing-attack-PCAP-analysis-using-scapy/blob/master/Phishing-Website-Detection/datasets/phishing-urls.csv
训练机器进行预测
当数据集下载完成，我们需要使用以下几行代码来导入所需的库：
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier如果你没有这些库，你可以使用 pip 工具来安装这些库，如下图所示：
使用 pip 工具安装依赖库
当依赖安装完成，你就可以导入数据集，并将其转换为 pandas 数据框架，使用以下几行代码进一步处理：
legitimate_urls = pd.read_csv(“/home/jishnusaurav/jupyter/Phishing-Website-Detection/datasets/legitimate-urls.csv”)
phishing_urls = pd.read_csv(“/home/jishnusaurav/jupyter/Phishing-Website-Detection/datasets/phishing-urls.csv”)在成功导入后，我们需要把这两个数据集合并，以便形成一个数据集。合并后的数据集的前几行如下图所示：
合并后的数据集的前几行
然后去掉那些我们不需要的列，如路径(path)、协议(protocol)等，以达到预测的目的：
urls = urls.drop(urls.columns[[0,3,5]],axis=1)在这之后，我们需要使用以下代码将数据集分成测试和训练两部分：
data_train, data_test, labels_train, labels_test =
train_test_split(urls_without_labels, labels, test_size=0.30,
random_state=110)接着，我们使用 sklearn 的随机森林分类器建立一个模型，然后使用 fit 函数来训练这个模型。
random_forest_classifier = RandomForestClassifier()
random_forest_classifier.fit(data_train,labels_train)完成这些后，我们就可以使用 predict 函数来最终预测哪些链接是钓鱼链接。下面这行可用于预测：
prediction_label = random_forest_classifier.predict(test_data)就是这样啦!你已经建立了一个机器学习模型，它可以预测一个链接是否是钓鱼链接。试一下吧，我相信你会满意的!
