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龍圖騰網獲悉安徽大學申請的專利一種融合最優人工特征和深度特征的釣魚網站檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115618300B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211253669.2，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權一種融合最優人工特征和深度特征的釣魚網站檢測方法是由朱二周;張之正設計研發完成，并于2022-10-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合最優人工特征和深度特征的釣魚網站檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種融合最優人工特征和深度特征的釣魚網站檢測方法，先對網絡釣魚特征簡稱人工特征進行編碼，然后通過證據權重來刪除無用特征；使用雙向搜索算法并結合模擬退火策略去除冗余特征；接著基于卷積神經網絡的特征提取模型CNN對URL進行自動提取深度特征；在得到URL深度特征后，將之與經特征選擇后的最優人工特征進行融合，進而從多方面表達釣魚網站的特征信息；通過建立隨機森林分類模型的方式實現對釣魚網站的檢測。本發明通過特征選擇算法降低了人工特征維度，并將之與深度學習算法自動提取的URL深度特征融合，極大地提高了釣魚網站檢測的準確率和速度。

本發明授權一種融合最優人工特征和深度特征的釣魚網站檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種融合最優人工特征和深度特征的釣魚網站檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1、獲取URL樣本數據集，該數據集的URL類型包括釣魚網站與合法網站，作為訓練樣本和測試樣本，將訓練樣本作為釣魚數據集D； 步驟S2、對URL訓練樣本進行人工特征提取和特征預處理，然后設計特征選擇法獲得一組最優的人工特征集合； S2.1、人工特征提取，根據現有特征對釣魚數據集D進行特征提取，獲取初始的人工特征集合F； S2.2、計算人工特征集合F中所有特征f的基尼系數； S2.3、獲得人工特征集合F中所有特征的最優特征分割點集合：將基尼系數最小值對應的特征作為最優特征分割點：對由該最優特征分割點劃分的子集合繼續劃分為更小的集合，直到集合中的樣本數量少于總樣本量的10％，此時可認為特征f實現最優的離散化，獲得特征f的特征分割點集合； S2.4、刪除無用特征：通過證據權重WoE釣魚特征進行排序，對所有InVa值小于預設值的特征進行刪除； S2.5、刪除冗余特征：結合模擬退火策略和雙向搜索算法刪除冗余特征； 步驟S3、使用one-hot編碼和字符嵌入技術將URL轉換為稠密向量，然后通過卷積神經網絡學習URL的深層次特征，進而自動提取釣魚網站深度特征Fdeep； 步驟S4、將提取的最優人工特征Foptimal和深度特征Fdeep融合為混合特征Fhybrid，然后將混合特征Fhybrid輸入到隨機森林分類器進行訓練，獲得最終的釣魚網站檢測模型； 步驟S5、將待檢測的URL送入步驟S4訓練好的釣魚網站檢測模型進行分類，判斷目標URL是否合法，并將檢測結果告知用戶，從而降低網絡釣魚風險。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽大學，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市蜀山區經開區九龍路111號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。