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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于YOLOv5和Resnet-101的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：CN119341816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411472624.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于YOLOv5和Resnet-101的钓鱼网站检测方法是由朱二周;刘豪;赵俊设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5和Resnet-101的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YOLOv5和Resnet‑101的钓鱼网站检测方法，构建和训练钓鱼网站检测网络模型，钓鱼网站检测网络模型包括基于目标检测模块和相似度计算模块；目标检测模块结合有YOLOv5s网络和注意力模块，相似度计算模块基于Resnet‑101网络；通过目标检测模块得到待检测网站的目标信息，使用相似度计算模块对检测目标Logo图像和合法Logo图像进行特征提取和余弦相似度计算，当余弦相似度高于设定阈值，则判断检测目标Logo图像为正确的，标记待检测网站为合法网站。本发明不需要任何钓鱼数据的训练，具备时间开销小、检测准确性高、可拓展性强的特点。

本发明授权一种基于YOLOv5和Resnet-101的钓鱼网站检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5和Resnet-101的钓鱼网站检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取合法Logo并制作图像数据集，将其拆分为目标检测模块的训练集、验证集；获取合法网站的URL地址及对应网页截图，然后获取钓鱼网站的URL地址及对应网页截图，分别将两类数据合并然后划分，分别作为钓鱼检测数据集和目标检测数据集； 步骤S2、构建和训练钓鱼网站检测网络模型，所述钓鱼网站检测网络模型包括目标检测模块和相似度计算模块；目标检测模块结合有YOLOv5s网络和注意力模块，相似度计算模块包括Resnet-101网络； 步骤S3、将待检测网站的URL地址和对应网页截图输入训练好的钓鱼网站检测网络模型，通过目标检测模块得到待检测网站的目标信息； 目标信息包括类别信息和坐标信息，依据类别信息得到合法Logo图像和对应URL域名，依据坐标信息在网页截图上截取目标区域，并将截取到的目标区域缩放为与所得合法Logo图像高度一致的检测目标Logo图像； 步骤S4、使用相似度计算模块对步骤S3所得检测目标Logo图像和合法Logo图像进行特征提取，然后计算余弦相似度值，当所得余弦相似度值高于设定阈值，则判断检测目标Logo图像为正确的； 将步骤S3依据类别信息所得合法Logo图像对应的URL域名，与待检测网站的URL域名进行比较，如果二者一致，则判断待检测网站的URL域名为合法的； 步骤S5、将域名检测结果和Logo图像检测结果组合，生成可解释的网络钓鱼检测报告；生成可解释性网络钓鱼报告的具体方法为： 基于在网页截图中正确的Logo图像及其对应的合法域名列表，并结合URL中提取的域名信息，得到四种网络钓鱼检测报告： a、合法网站； b、使用合法的Logo欺骗用户的钓鱼网站； c、使用合法的域名欺骗用户的钓鱼网站； d、没有合法信息的钓鱼网站。

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