我要评论7 月 13 日消息，网络安全公司 macpaw 演示了一项最新研究成果，可以在苹果 mac 设备本地运行、实时的网络钓鱼检测系统，提高 mac 用户的网络安全。
macpaw 高级研究工程师 ivan petrukha 于 7 月 12 日出席第 14 届国际安全社会技术研讨会，将公布和介绍该系统的研究成果。
该系统由该公司 moonlock 部门开发，基于本地 ai 机器学习模型，通过可视化内容分析方法来实时检测钓鱼网站。
研究称该系统针对苹果 macos 系统进行优化，在 m1 芯片上测试 cpu 占用率为 16%，内存占用率为 84 mb，在包含 5 万个页面的数据集测试中，准确（precision）率为 95.7%，召回（recall）率为 87.7%。
代码网查询公开资料，简要解释下准确率和召回率区别：
精确率 (precision) 的公式是 p = \frac {tp}{tp+fp}, 它计算的是所有 "正确被检索的 item (tp)" 占所有 "实际被检索到的 (tp+fp)" 的比例.。大白话就是“你预测为正例的里面有多少是对的”，精确率的基数是检索返回的样例。
2、召回率 (recall) 的公式是 r = \frac {tp}{tp+fn}, 它计算的是所有 "正确被检索的 item (tp)" 占所有 "应该检索到的 item (tp+fn)" 的比例。大白话就是“正例样本里你的预测正确了多少”，召回率的基数是样本里的所有正例样本。
3、准确率是针对我们原来所有样本而言的，它表示的是所有样本有多少被准确预测了
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