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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明实施例公开了一种基于图注意力神经网络的钓鱼网站检测方法、装置、设备及介质。所述方法包括：通过DOM方法将获取到的待检测HTML页面转换成DOM树结构；针对DOM树结构中的每一树节点，获取树节点所对应的树节点内容，并通过预置的LSTM模型及词嵌入技术对树节点内容进行处理得到树节点特征；根据DOM树结构通过预置的图注意力神经网络对树节点特征进行聚合得到聚合树节点特征；通过全局平均池化层对聚合树节点特征进行平均池化得到池化特征，并通过全连接层将池化特征进行线性映射得到映射池化值；根据映射池化值通过预设激活函数确定待检测HTML页面所在网站的检测结果。本申请实施例提高了钓鱼网站检测的准确率。
主权项：1.一种基于图注意力神经网络的钓鱼网站检测方法，其特征在于，包括：获取待检测HTML页面，并通过DOM方法将所述待检测HTML页面转换成DOM树结构；针对所述DOM树结构中的每一树节点，获取所述树节点所对应的树节点内容，并通过预置的LSTM模型及词嵌入技术对所述树节点内容进行处理得到树节点特征；根据所述DOM树结构通过预置的图注意力神经网络对所述树节点特征进行聚合得到聚合树节点特征；通过全局平均池化层对所述聚合树节点特征进行平均池化得到池化特征，并通过全连接层将所述池化特征进行线性映射得到映射池化值；根据所述映射池化值通过预设激活函数确定所述待检测HTML页面所在网站的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 基于图注意力神经网络的钓鱼网站检测方法、装置、设备及介质
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