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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于大模型的多模态钓鱼网站检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119341815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411472593.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于大模型的多模态钓鱼网站检测方法是由张珂凡;隋兆霖;朱二周设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的多模态钓鱼网站检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于大模型的多模态钓鱼网站检测方法，服务器提取目标网站URL地址的域名文本以及URL地址所对应的网页截图，随后将得到的域名文本和网页截图分别预处理得到文本初始特征和图片初始特征；通过神经网络深度学习模型CLIP处理得到文本特征和图片特征；计算得到的文本特征和图片特征之间的相似度，得到图文本相似度矩阵，并归一化处理得到图文本概率矩阵；将图文本概率矩阵通过分析选择器生成决策集和扩展集，最后通过分析决策集和扩展集，判断目标网站是否属于钓鱼网站。

本发明授权基于大模型的多模态钓鱼网站检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的多模态钓鱼网站检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、先提取用户要访问的目标网站的URL地址，并发送给服务器进行处理；URL地址包括URL协议，子域名、域名以及域名后缀，端口号，资源路径； 步骤2、服务器将提取该URL地址的域名作为文本原始信息，并截取URL地址所对应的网页截图作为图片原始信息，随后将文本原始信息和图片原始信息经过各自的预处理方法得到文本初始特征Token和图片初始特征Image； 获得文本初始特征的方法为： A、构造一个可扩展的品牌类别列表StringDB； B、对URL地址文本进行预处理，过程为：首先，从目标网站URL U中获取其域名字符串，并作为目标网站的检测类别；然后、将目标网站的检测类别字符串与StringDB类别字符串合并以构成扩展的类别字符串列表L；接着，将得到的扩展类别字符串列表L与Prompt提示词P进行组合，以生成带提示词的字符串列表；假设使用的Prompt提示词为P，则将L和P组合以后形成的新的带提示词的字符串列表Lnew；最后、对字符串列表Lnew进行分词处理，将其转化为分词形式，即文本初始特征Token； 步骤3、对于所得文本初始特征Token和图片初始特征Image，服务器分别通过神经网络深度学习模型CLIP的Text Transformer层和VIT层处理得到文本特征T和图片特征I； 步骤4、服务器计算文本特征T和图片特征I之间的相似度，得到图文本相似度矩阵S，随后使用归一化指数函数对图文本相似度矩阵处理得到图文本概率矩阵P； 步骤5、将图文本概率矩阵P通过分析选择器生成决策集和扩展集，通过分析决策集和扩展集，判断目标网站是否属于钓鱼网站； 步骤6、将判定结果返回给浏览器，如果是钓鱼网站，则弹出警告对话框提示用户，如果是合法网站，则不进行操作让用户直接访问。

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