PhishNet: A Phishing Website Detection Tool using XGBoost

PhisNet是一款尖端的Web应用程序，旨在利用先进的机器学习技术检测网络钓鱼网站，通过强大的AI框架帮助个人和组织识别和防止网络钓鱼攻击。PhisNet利用Python应用各种机器学习算法和特征提取技术，以实现高精度和高效率。该项目首先收集和预处理包括钓鱼和合法网站的全面URL数据集，提取URL长度、特殊字符和域名年龄等关键特征，以有效地训练模型。评估了多个机器学习算法，包括逻辑回归、决策树和神经网络，以确定在检测网络钓鱼方面的最佳性能。该模型经过精细调整，以优化准确度、精确度、召回率和F1得分等指标，确保可靠地检测常见和复杂的网络钓鱼策略。 PhisNet的Web应用程序使用React.js开发，允许客户端渲染，并与后端服务平滑集成，创建响应式和用户友好的界面。用户可以输入URL并获得带有置信度分数的即时预测，这要归功于强大的后端基础设施，处理数据并提供实时结果。模型使用Google Colab和AWS EC2部署，以保证应用程序在不同负载下仍然可访问和可用。 总之，PhisNet代表了网络安全的重大进步，展示了机器学习和Web开发技术在增强用户安全方面的有效应用。它赋予用户预防网络钓鱼攻击的能力，突显了人工智能在改变网络安全方面的潜力。

使用机器学习技术来预测口腔癌的转移情况。

通过结合不同的特征提取方法和机器学习算法，建立了一个能够预测口腔癌患者转移情况的模型。

作者使用了多种特征提取方法和机器学习算法，并对模型进行了优化。实验结果表明，该模型在预测口腔癌转移方面具有很高的准确性。作者还提供了开源代码和数据集，方便其他研究者进行进一步研究。

最近的相关研究包括：1. "A deep learning framework for oral cancer diagnosis and survival prediction" 2. "Oral cancer detection using deep learning and structured light imaging" 3. "A machine learning approach for predicting the risk of oral cancer"