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机器学习实现恶意URL检测实战一

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恶意URL检测的方法很多,这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL。训练的数据集为开源数据集,通过机器学习训练检测模型,然后做了部分工程化的应用,将模型持久化,在应用的时候加载进来直接应用,不用重新进行训练。通过接口调用实现恶意URL检测预测判断。

 

恶意URL检测,对应与机器学习是个分类问题,这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。

 

具体实现过程包括 数据载入 –> 数据处理(分词、向量化处理) –> 模型训练 –> 模型保存 –> 模型应用

 

项目组织结构如下:

一、数据载入

 

从数据集中载入数据,读取数据,将URL和标签进行识别和区分。

 

#从文件中获取数据集
def getDataFromFile(filename='data/data.csv'):
    input_url = filename
    data_csv = pd.read_csv(input_url, ',', error_bad_lines=False)
    data_df = pd.DataFrame(data_csv)
    url_df = np.array(data_df)
    random.shuffle(url_df)
    y = [d[1] for d in url_df]
    inputurls = [d[0] for d in url_df]
    return inputurls,y

 

二、数据处理(分词、向量化处理)

 

数据处理实现对URL的分词及向量化处理

 

分词:分析URL根据,.-进行分词,由于com、cn等常用域名不是关键影响因素,所以分词的时候去掉了

 

分词

 

#分词
def getTokens(input):
    web_url = input.lower()
    urltoken = []
    dot_slash = []
    slash = str(web_url).split('/')
    for i in slash:
        r1 = str(i).split('-')
        token_slash = []
        for j in range(0, len(r1)):
            r2 = str(r1[j]).split('.')
            token_slash = token_slash + r2
        dot_slash = dot_slash + r1 + token_slash
    urltoken = list(set(dot_slash))
    if 'com' in urltoken:
        urltoken.remove('com')
    if 'cn' in urltoken:
        urltoken.remove('cn')
    return urltoken

 

向量化处理

 

将分词以后的结果进行词频的向量化处理,形成可以用于模型训练的稀疏矩阵向量

 

all_urls,y=getDataFromFile(datapath)
url_vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=getTokens)
x = url_vectorizer.fit_transform(all_urls)

 

三、模型训练

 

将经过处理后的训练数据用模型进行训练,将数据集分为两部分一部分用于训练,一部分用于测试评估。

 

#训练,通过逻辑回归模型训练
def trainLR(datapath):
    all_urls,y=getDataFromFile(datapath)
    url_vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=getTokens)
    x = url_vectorizer.fit_transform(all_urls)
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
    l_regress = LogisticRegression()                  # Logistic regression
    l_regress.fit(x_train, y_train)
    l_score = l_regress.score(x_test, y_test)
    print("score: {0:.2f} %".format(100 * l_score))
    return l_regress,url_vectorizer

 

用逻辑回归模型训练的结果是 score: 98.50 %

 

#训练,通过SVM支持向量机模型训练
def trainSVM(datapath):
    all_urls, y = getDataFromFile(datapath)
    url_vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=getTokens)
    x = url_vectorizer.fit_transform(all_urls)
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
    svmModel=svm.LinearSVC()
    svmModel.fit(x_train, y_train)
    svm_score=svmModel.score(x_test, y_test)
    print("score: {0:.2f} %".format(100 * svm_score))
    return svmModel,url_vectorizer

 

用SVM模型训练的结果是 score: 99.64 %

 

可以看出SVM模型训练的结果比逻辑回归模型训练的效果要稍好。

 

四、保存模型

 

将训练好的模型进行持久化保存,通过pickle.dump()的方式把训练好的模型参数及特征保存至模型文件,以便于应用的时候不要再进行训练,直接应用训练好的模型。

 

#保存模型及特征
def saveModel(model,vector):
    #保存模型
    file1 = modelfile_path
    with open(file1, 'wb') as f:
        pickle.dump(model, f)
    f.close()
    #保存特征
    file2 = vectorfile_path
    with open(file2, 'wb') as f2:
        pickle.dump(vector, f2)
    f2.close()

 

通过main方法执行训练模型及保存模型

 

if __name__ == '__main__':
    #model,vector=trainLR('data/data.csv')
    model, vector = trainSVM('data/data.csv')
    saveModel(model,vector)

 

四、模型应用

 

通过pickle.load载入已经训练好的模型和特征,并用Flask暴露一个接口调用模型的预测方法进行预测。

 

载入已经训练好的模型

 

#载入已经训练好的模型
def loadModel():
    file1 = modelfile_path
    with open(file1, 'rb') as f1:
        model = pickle.load(f1)
    f1.close()
    file2 = vectorfile_path
    with open(file2, 'rb') as f2:
        vector = pickle.load(f2)
    f2.close()
    return model,vector

 

通过接口进行调用

 

#通过接口进行调用
@app.route('/<path:path>')
def show_predict(path):
    X_predict = []
    X_predict.append(path)
    model, vector = loadModel()
    x = vector.transform(X_predict)
    y_predict = model.predict(x)
    print(y_predict[0])
    return "url predict: "+str(y_predict[0])

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