[发明专利]一种基于深度学习的层次化钓鱼网站检测方法有效
| 申请号： | 201910886251.7 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110602113B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 温武少;黄永杰;秦景辉 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明为基于深度学习的层次化钓鱼网站检测方法，该方法结合了URL和网页内容进行钓鱼网站检测，能够自适应地选择使用不同层次的钓鱼检测模块进行快速、准确的钓鱼网站检测。本发明首先对输入的URL进行检测，输出该URL属于钓鱼网站的概率，若所输出的概率大于预设阈值，则判断待检测网站为钓鱼网站，否则下载待检测URL对应的网页，统计所述网页的HTML标签数量，利用HTML标签列表对统计结果进行向量化，根据向量化后的HTML标签序列提取精确的网页内容特征表示，通过全连接层进行分类，得到该URL属于钓鱼网站的概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 层次 钓鱼 网站 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的层次化钓鱼网站检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、输入待检测网站的URL；/n步骤2、对输入的URL进行检测，输出该URL属于钓鱼网站的概率，若所输出的概率大于预设阈值，则进行步骤4，否则进行步骤3；/n步骤3、下载待检测URL对应的网页，统计所述网页的HTML标签数量，利用HTML标签列表对统计结果进行向量化，将向量化后的HTML标签序列输入到带注意力机制的双向长短时记忆网络层以提取精确的网页内容特征表示，通过全连接层进行分类，得到该URL属于钓鱼网站的概率；/n步骤4、判断待检测网站是否为钓鱼网站。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中山大学，未经中山大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910886251.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
