Phishing Count Predict

日本フィッシング対策協議会（Council of Anti-Phishing Japan）が出しているフィッシング報告件数のデータをもとに、 今後のフィッシング傾向を予測するためデータ分析のモデルを作成した。

Installation

各環境でのDockerが使えるディレクトリを用意し、以下を実行

#インストール後、Dockerを起動
git clone https://github.com/schecthellraiser606/Phishing_count_Predict

docker-compose up -d

#コンテナがUPしていることを確認
#UPしていない場合はdocker start等で起動していってください
docker ps -a

Usage

基本的にUserのインターフェースはJupterLabを用います。

http://localhost:8080

上記をブラウザに打ち込み、ローカル仮想環境のJupyterLabを開き、「Lab.ipynb」をを使用します。 以下のパラメータを各自で設定し、回してください。

M:モデルを選択する変数
  1:Nomal model
  2:Hyper model

month:予測する月（今後予測する期間）

time:ハイパーパラメータの探索時間（秒）

Note

フィッシング対策協議会の元データの都合上、月単位データなのでマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いて欠損値をサンプリングし乱数生成しています。 参考程度の予測と考えてください。

Author

• 作成者：schecthellraiser606