Alternatives and similar repositories for DNSSecurity:

Users that are interested in DNSSecurity are comparing it to the libraries listed below

• Echo-Ws / UrlDetect
  a demo for detecting anomaly url
  ☆39Updated 7 years ago
• Chauncy-lab / Deep-learning-of-DGA
  基于深度学习对dga恶意域名检测研究
  ☆53Updated 2 years ago
• zzhihao2017 / CN-Malicious-website-list
  本列表收录互联网上常见的恶意网站网址。This list contains URLs of malicious websites commonly found on the Internet.
  ☆35Updated 6 years ago
• Silent-voice / DGA-Domain-Predict
  使用LSTM模型检测DGA域名
  ☆42Updated 5 years ago
• yuriufo / DataCon2020
  DataCon2020大数据安全分析大赛，🏆【方向五】恶意代码分析冠军源码。
  ☆111Updated 4 years ago
• yhangf / DataCon
  DataCon大数据安全分析大赛，2019年方向二（恶意代码检测）冠军源码、2020年方向五（恶意代码分析）季军源码
  ☆105Updated 3 years ago
• AnchoretY / AI_Security_Library
  Ai与Web安全相关资料的总结库，包括认为写的比较好的一些博客、项目、数据等
  ☆77Updated 2 years ago
• 0FuzzingQ / dga_check
  ☆15Updated 2 years ago
• RaidriarB / PythonSparkMachineLearningTest-backend
  BUPT SCSS大三小学期 机器学习分析恶意加密流量包项目
  ☆57Updated 4 years ago
• jinhong0427 / domain_malicious_detection
  Malicious domain name detection based on tensorflow
  ☆34Updated 7 years ago
• flywangfang258 / ML-for-SQL-Injection
  机器学习检测SQL注入
  ☆63Updated 6 years ago
• Coldwave96 / MaliciousUrls_Part2
  机器学习检测恶意URL改进版
  ☆25Updated 4 years ago
• BoneLee / dns_tunnel_dectect_with_CNN
  dns tunnel dectect with CNN
  ☆62Updated 5 years ago
• Abonnen / Malicious_TLS_Detection
  The project is to detect malware traffic in TLS flows using ML
  ☆35Updated 4 years ago
• oasiszrz / XAIGen
  ☆82Updated 4 years ago
• TheGodOfObelisk / Knowledge-Graph-Analyze
  利用知识图谱分析网络安全事件
  ☆40Updated 4 years ago
• SparkSharly / DL_for_xss
  Deep learnning for detection with xss
  ☆148Updated 7 years ago
• lxyeternal / WAF
  基于机器学习的web攻击检测系统
  ☆70Updated 8 months ago
• RManLuo / ML_Malware_detect
  阿里云安全恶意程序检测比赛
  ☆113Updated 4 years ago
• HACHp1 / nn_webshell_detector
  基于神经网络的 PHP webshell检测器，目前有Attention与LSTM两种网络结构，以OPCODE作特征基础
  ☆10Updated 5 years ago
• a574824551 / Malware_detection_system_based_CNN
  本科毕业设计，参考LENET-5模型，将恶意软件转化为灰度图，通过卷积神经网络实现了恶意软件检测分类，准确率达98%。
  ☆21Updated 4 years ago
• wangru8080 / cisco_joy
  Joy：一个捕获数据包、分析网络流量数据、网络研究取证及安全监控的工具
  ☆41Updated 6 years ago
• aviraonepiece / machine_learning
  学习用机器学习解决网络安全问题的Demo
  ☆48Updated 6 years ago
• zwq0320 / malicious_dynamic_behavior_detection_by_cnn
  ☆172Updated 6 years ago
• BoneLee / pcap_to_txt
  通过pcap文件生成描述网络传输报文的文本文件
  ☆15Updated 7 years ago
• flywangfang258 / maching-learning-for-web_security
  web安全机器学习入门
  ☆11Updated 6 years ago
• exp-db / AI-Driven-WAF
  Artificial intelligence-driven Web Firewall
  ☆179Updated 7 years ago
• eastmountyxz / Datasets-Security
  该资源为安全相关的数据集，包括恶意URL、恶意流量、图像分类、恶意软件等，希望对您有所帮助~
  ☆9Updated 3 years ago
• LeoTsui / CS259D_Notes_HW_cn
  本笔记是对课程CS 259D中涉及的论文和讲义的扩展，建议阅读原始论文和讲义。
  ☆71Updated 6 years ago