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申请/专利权人：汕头大学
摘要：本发明公开一种基于URL语义特征的钓鱼网站检测方法、系统、设备及存储介质，其中所述方法包括：获取源域数据集和目标域数据集，源域数据集包括携带分类标签的多个源URL数据，目标域数据集包括未携带分类标签的多个目标URL数据；基于交叉熵损失函数、源域数据集和目标域数据集，对获取的钓鱼网站检测模型进行预训练；基于由交叉熵损失函数以及联合全局特征和局部特征的余弦相似度损失函数组成的总损失函数、源域数据集和目标域数据集，对预训练后的钓鱼网站检测模型进行正式训练，且在正式训练完毕时输出每个目标URL数据的预测分类标签。本发明可以有效提高钓鱼网站检测的准确可靠性，并且可以在不同域数据集上进行迁移学习。
主权项：1.一种基于URL语义特征的钓鱼网站检测方法，其特征在于，包括：获取源域数据集和目标域数据集，所述源域数据集包括携带分类标签的多个源URL数据，所述目标域数据集包括未携带分类标签的多个目标URL数据；获取钓鱼网站检测模型，其包括特征提取器和分类器；基于交叉熵损失函数、所述源域数据集和所述目标域数据集，对所述钓鱼网站检测模型进行预训练；基于总损失函数、所述源域数据集和所述目标域数据集，对预训练后的钓鱼网站检测模型进行正式训练，且在正式训练完毕时输出每个目标URL数据的预测分类标签；其中，所述总损失函数由所述交叉熵损失函数以及联合全局特征和局部特征的余弦相似度损失函数组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 汕头大学 基于URL语义特征的钓鱼网站检测方法、系统及设备
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