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描述：针对钓鱼攻击的实时检测需求，本文提出一种轻量级恶意URL检测框架。该方案采用XGBoost模型结合SHAP解释器，仅提取18维静态统计特征，即实现0.9995的AUC值，显著优于逻辑回归基准。在低配置云环境中，系统吞吐量超过42.8万TPS，平均延迟仅0.0024毫秒，同时通过特征归因分析保障决策可解释性，适用于边缘网关实时流量过滤。
URL：https://github.com/YanFei-L/L_URL-Detection

标签：#钓鱼

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GitHub - YanFei-L/L_URL-Detection: 针对钓鱼攻击的实时检测需求，本文提出一种轻量级恶意URL检测框架。该方案采用XGBoost模型结合SHAP解释器，仅提取18维静态统计特征，即实现0.9995的AUC值，显著优于逻辑…

针对钓鱼攻击的实时检测需求，本文提出一种轻量级恶意URL检测框架。该方案采用XGBoost模型结合SHAP解释器，仅提取18维静态统计特征，即实现0.9995的AUC值，显著优于逻辑回归基准。在低配置云环境中，系统吞吐量超过42.8万TPS，平均延迟仅0.0024毫秒，同时通过特征归因分析保障决策可解释性，适用于边缘网关实时流量过滤。 - YanFei-L/L_URL-Detection