[发明专利]钓鱼网站检测方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种钓鱼网站检测方法、装置及计算机可读存储介质。该钓鱼网站检测方法包括：获取待检测统一资源定位符URL，对待检测URL进行预处理，得到第一输入矩阵；将第一输入矩阵输入至特征提取子模型，得到特征矩阵；对第一输入矩阵进行处理，得到第二输入矩阵，并将第二输入矩阵输入至注意力参数提取子模型，得到注意力参数矩阵；将特征矩阵和注意力参数矩阵输入至网站分类子模型，得到分类结果，并根据分类结果确定待检测URL对应的网站是否为钓鱼网站。本发明能够在提高钓鱼网站检测及时性的同时，提高检测效率。

技术领域

本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种钓鱼网站检测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

钓鱼网站是用来盗取用户信息的非法网站。钓鱼网站常常和某个合法网站十分相似，并以此来迷惑用户，诱导其输入账号密码等信息，进而对用户的信息和财产造成危害。因此，钓鱼网站的检测显得尤为重要。

目前，通常采用黑白名单方法和机器学习算法来检测钓鱼网站。其中，黑白名单方法只能识别存于数据库中黑名单上的钓鱼网站，而无法对新产生的钓鱼网站进行识别，导致新产生的钓鱼网站在进入数据库之前就已经造成极大的危害，钓鱼网站检测的及时性较差。而当前存在的机器学习算法需要人工提取特征且算法耗时较长，使得用户需等待较长时间，检测效率较低。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种钓鱼网站检测方法、装置及计算机可读存储介质，旨在实现在提高钓鱼网站检测及时性的同时，提高检测效率。

为实现上述目的，本发明提供一种钓鱼网站检测方法，所述钓鱼网站检测方法包括：

获取待检测统一资源定位符URL，对所述待检测URL进行预处理，得到第一输入矩阵；

将所述第一输入矩阵输入至特征提取子模型，得到特征矩阵；

对所述第一输入矩阵进行处理，得到第二输入矩阵，并将所述第二输入矩阵输入至注意力参数提取子模型，得到注意力参数矩阵；

将所述特征矩阵和所述注意力参数矩阵输入至网站分类子模型，得到分类结果，并根据所述分类结果确定所述待检测URL对应的网站是否为钓鱼网站。

可选地，所述对所述待检测URL进行预处理，得到第一输入矩阵的步骤包括：

采用预设编码方式对所述待检测URL中的各个字符进行编码，并对各个字符的编码结果进行合并，得到编码矩阵；

对所述编码矩阵进行降维处理，得到第一输入矩阵。

可选地，所述将所述第一输入矩阵输入至特征提取子模型，得到特征矩阵的步骤包括：

将所述第一输入矩阵输入至特征提取子模型的卷积层进行卷积，并从所述卷积层各卷积核的输出中提取得到第一输出矩阵；

将所述第一输出矩阵和所述第一输入矩阵输入至所述特征提取子模型的第一残差层，以对所述第一输出矩阵和所述第一输入矩阵进行加和，得到第二输出矩阵；

将所述第二输出矩阵输入至所述特征提取子模型的第一全连接层，得到第三输出矩阵；

将所述第三输出矩阵再次经过所述卷积层、所述第一残差层和所述第一全连接层的处理，得到第四输出矩阵；

将所述第四输出矩阵再次经过所述卷积层、所述第一残差层和所述第一全连接层的处理，提取得到特征矩阵。

可选地，所述对所述第一输入矩阵进行处理，得到第二输入矩阵的步骤包括：

采用预设位置编码方法得到与所述第一输入矩阵对应的位置编码矩阵；

对所述位置编码矩阵和所述第一输入矩阵进行加和，得到第二输入矩阵。