ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Malicious URL Recognition System A Demo | Aastha Arpana Drishya Prabin (In Alphabetical Order)

Автор: Drishya Phuel Music

Загружено: 2024-10-15

Просмотров: 104

Описание: Nepali:
Malicious URL Recognition System एउटा Wed Application हो जसले Random Forest र XGBoost classifiers को प्रयोग गर्छ। यो प्रणाली URL (Link) हरूलाई विश्लेषण गरी तिनलाई खतरनाक (malicious) वा सुरक्षित (benign) वर्गहरूमा वर्गीकरण गर्न बनाइएको हो, जसले साइबर सुरक्षा उपायहरूलाई सुदृढ बनाउँछ। यस प्रणालीले प्रयोगकर्ताबाट दिइएको Input URL लाई विश्लेषण गरी खतरनाक वा सुरक्षित भनेर भविष्यवाणी गर्छ।

Spanish:
El sistema de reconocimiento de URL maliciosos es una aplicación web que utiliza clasificadores de Random Forest y XGBoost. Este sistema analiza los enlaces (URL) y los clasifica en categorías maliciosas (malicious) o seguras (benign), contribuyendo a fortalecer las medidas de ciberseguridad. El sistema predice si el enlace proporcionado por el usuario es peligroso o seguro.

Korean:
Malicious URL Recognition System은 Random Forest 및 XGBoost 분류기를 사용하는 웹 애플리케이션입니다. 이 시스템은 URL(링크)을 분석하여 악성(malicious) 또는 안전(benign)한 범주로 분류하며, 사이버 보안 조치를 강화합니다. 이 시스템은 사용자가 입력한 URL을 분석하여 악성 또는 안전한지 예측합니다.

Japanese:
Malicious URL Recognition Systemは、Random ForestとXGBoost分類器を使用するウェブアプリケーションです。このシステムは、URL(リンク)を分析し、それらを悪意のある(malicious)か安全な(benign)カテゴリに分類し、サイバーセキュリティ対策を強化します。このシステムは、ユーザーから提供された入力URLを分析し、危険か安全かを予測します。

Bengali:
Malicious URL Recognition System একটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন যা Random Forest এবং XGBoost classifiers ব্যবহার করে। এই সিস্টেমটি URL (Link) বিশ্লেষণ করে এবং সেগুলিকে ক্ষতিকারক (malicious) বা নিরাপদ (benign) বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করে, যা সাইবার সুরক্ষা ব্যবস্থা শক্তিশালী করতে সহায়তা করে। এই সিস্টেমটি ব্যবহারকারীর দ্বারা দেওয়া ইনপুট URL বিশ্লেষণ করে এবং ক্ষতিকারক বা নিরাপদ তা পূর্বাভাস দেয়।

Urdu:
Malicious URL Recognition System ایک ویب ایپلیکیشن ہے جو Random Forest اور XGBoost classifiers کا استعمال کرتا ہے۔ یہ سسٹم URL (Link) کو تجزیہ کر کے انہیں خطرناک (malicious) یا محفوظ (benign) زمروں میں تقسیم کرتا ہے، جس سے سائبر سیکیورٹی کے اقدامات مضبوط ہوتے ہیں۔ یہ سسٹم صارف کی طرف سے دی گئی ان پٹ URL کا تجزیہ کرتا ہے اور پیشگوئی کرتا ہے کہ یہ خطرناک ہے یا محفوظ۔

Arabic:
نظام التعرف على الروابط الضارة هو تطبيق ويب يستخدم مصنفي Random Forest و XGBoost. يقوم النظام بتحليل الروابط (URL) وتصنيفها إلى فئات ضارة (malicious) أو آمنة (benign)، مما يعزز تدابير الأمن السيبراني. يتنبأ النظام بما إذا كانت الروابط المدخلة من قبل المستخدم ضارة أو آمنة.

Thai:
ระบบจดจำ URL ที่เป็นอันตรายเป็นแอปพลิเคชันเว็บที่ใช้ตัวจัดหมวดหมู่ Random Forest และ XGBoost ระบบนี้วิเคราะห์ URL (ลิงก์) และจัดประเภทเป็นอันตราย (malicious) หรือปลอดภัย (benign) ซึ่งช่วยเพิ่มมาตรการความปลอดภัยทางไซเบอร์ ระบบนี้ทำนายว่าลิงก์ที่ผู้ใช้ป้อนเป็นอันตรายหรือปลอดภัย

Italian:
Il sistema di riconoscimento degli URL dannosi è un'applicazione web che utilizza i classificatori Random Forest e XGBoost. Questo sistema analizza i collegamenti (URL) e li classifica in categorie dannose (malicious) o sicure (benign), contribuendo a rafforzare le misure di sicurezza informatica. Il sistema prevede se l'URL fornito dall'utente è pericoloso o sicuro.

French:
Le système de reconnaissance des URL malveillants est une application web qui utilise des classificateurs Random Forest et XGBoost. Ce système analyse les URL (liens) et les classe dans des catégories malveillantes (malicious) ou sûres (benign), contribuant à renforcer les mesures de cybersécurité. Le système prédit si l'URL fournie par l'utilisateur est dangereuse ou sûre.

Norwegian:
Malicious URL Recognition System er en nettapplikasjon som bruker Random Forest og XGBoost-klassifiserere. Dette systemet analyserer URL-er (lenker) og klassifiserer dem som enten ondsinnede (malicious) eller sikre (benign), noe som styrker cybersikkerhetstiltakene. Systemet forutsier om den inngitte URL-en fra brukeren er farlig eller sikker.

German:
Das Malicious URL Recognition System ist eine Webanwendung, die Random Forest- und XGBoost-Klassifikatoren verwendet. Das System analysiert URLs (Links) und klassifiziert sie als schädlich (malicious) oder sicher (benign), was zur Verbesserung der Cybersicherheitsmaßnahmen beiträgt. Das System prognostiziert, ob die vom Benutzer eingegebene URL gefährlich oder sicher ist.

Swedish:
Malicious URL Recognition System är en webbapplikation som använder klassificerare som Random Forest och XGBoost. Systemet analyserar URL
(länkar) och klassificerar dem som skadliga (malicious) eller säkra (benign), vilket bidrar till att stärka cybersäkerhetsåtgärderna. Systemet förutsäger om den angivna URL
från användaren är farlig eller säker.

Russian:
Система распознавания вредоносных URL — это веб-приложение, использующее классификаторы Random Forest и XGBoost. Эта система анализирует ссылки (URL) и классифицирует их как вредоносные (malicious) или безопасные (benign), что способствует усилению мер кибербезопасности. Система предсказывает, является ли предоставленный пользователем URL опасным или безопасным.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Malicious URL Recognition System A Demo | Aastha Arpana Drishya Prabin (In Alphabetical Order)

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Rapidminer Atair AI Studio

Rapidminer Atair AI Studio

Что я реально делаю как Data Scientist в США за $410.000/год

Что я реально делаю как Data Scientist в США за $410.000/год

Detecting Botnet-Infected IoT Devices Using Variational Autoencoders-CSCI2025

Detecting Botnet-Infected IoT Devices Using Variational Autoencoders-CSCI2025

PROPEX-RAG: Prompt-Driven GraphRAG for Multi-Hop QA

PROPEX-RAG: Prompt-Driven GraphRAG for Multi-Hop QA

Linking Alzar Pipes | Full Video Demo

Linking Alzar Pipes | Full Video Demo

Quick Sort (DAA-1/12/25)

Quick Sort (DAA-1/12/25)

Будет ли встраиваемые системы по-прежнему привлекательной карьерой в 2026 году?

Будет ли встраиваемые системы по-прежнему привлекательной карьерой в 2026 году?

Зеленский на передовой. Захват Купянска оказался очередной ложью Путина

Зеленский на передовой. Захват Купянска оказался очередной ложью Путина

AGI Достигнут! ChatGPT 5.2 Рвет ВСЕ Тесты! Внезапно OpenAI Выкатил Новую ИИ! Новая Qwen от Alibaba.

AGI Достигнут! ChatGPT 5.2 Рвет ВСЕ Тесты! Внезапно OpenAI Выкатил Новую ИИ! Новая Qwen от Alibaba.

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

Тест-драйв электрокара Xiaomi: нам крышка?

Тест-драйв электрокара Xiaomi: нам крышка?

«Вот теперь я задумался об эмиграции»: зачем Кремль заблокировал Roblox и как реагируют россияне

«Вот теперь я задумался об эмиграции»: зачем Кремль заблокировал Roblox и как реагируют россияне

P2P Стриминг через VDO Ninja: Что делать при блокировках Интернета?

P2P Стриминг через VDO Ninja: Что делать при блокировках Интернета?

БЕЛЫЕ СПИСКИ: какой VPN-протокол справится? Сравниваю все

БЕЛЫЕ СПИСКИ: какой VPN-протокол справится? Сравниваю все

⚡️ Взрыв в тылу НАТО || Ответный удар России

⚡️ Взрыв в тылу НАТО || Ответный удар России

Software Engineering| Architectural Design and  Organization| Presentation Video- Drishya Phuel

Software Engineering| Architectural Design and Organization| Presentation Video- Drishya Phuel

Арестович: Трамп готов к санкциям против Зеленского? Дневник войны.

Арестович: Трамп готов к санкциям против Зеленского? Дневник войны.

Крах Jaguar: Как “повестка” в рекламе добила легенду британского автопрома

Крах Jaguar: Как “повестка” в рекламе добила легенду британского автопрома

Могут ли ВСЕ говорить НА ОДНОМ ЯЗЫКЕ? — ТОПЛЕС

Могут ли ВСЕ говорить НА ОДНОМ ЯЗЫКЕ? — ТОПЛЕС

OSINT | ЭТИ ИНСТРУМЕНТЫ ВЫЧИСЛЯТ ЛЮБОГО!

OSINT | ЭТИ ИНСТРУМЕНТЫ ВЫЧИСЛЯТ ЛЮБОГО!

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]