大数据环境下基于决策树的恶意URL检测模型

大数据环境下的恶意 URL 检测，靠的是 Spark 的分布式能力加上决策树模型的聪明判断，配合黑白名单策略，整体流程还蛮顺的。你用已知的 URL 数据集训练模型，模型训练好之后，就能专门拿来判断那些名单里搞不定的新 URL，准确率还不错。

训练逻辑也不复杂，模型靠的是决策树算法，就是把一堆 URL 特征一点点分裂，最终归到“恶意”还是“正常”这两类里。训练过程可以用Spark MLlib搞定，性能也挺好，跑大数据量的时候也不卡。

再加上黑白名单的策略，就是先快速筛一波的 URL，剩下那些模棱两可的交给模型来判断。分类过程响应也快，尤其适合实时检测的场景，比如邮件网关、浏览器插件、防火墙这种地方。

你要是刚上手决策树模型，推荐你看看这几个资源，Spark MLlib 决策树示例讲得还挺清楚的。还有数据挖掘决策树这篇，也挺适合入门的。

模型虽然不是最新潮的深度学习，但优点是轻、快、易部署，配合 Spark 能扛大数据量，适合做一线过滤。如果你在做恶意 URL 检测系统，值得一试。