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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种融合URL字符和HTML内容语义的钓鱼网页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：CN119652627B 。

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：202411849428.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种融合URL字符和HTML内容语义的钓鱼网页检测方法是由朱二周;孟立辉设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合URL字符和HTML内容语义的钓鱼网页检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合URL字符和HTML内容语义的钓鱼网页检测方法，基于多尺度卷积策略的URL字符级局部特征精细提取，利用不同尺寸卷积核的CNN并行处理URL字符串，提取不同粒度的特征，从而全面捕捉数据的多层次信息，增强模型对URL潜在威胁的敏感；基于级联密集连接CNN架构的HTML文本词级特征提取。通过堆叠多个卷积层并在卷积块之间建立密集连接，提取更深层次和细粒度的语义特征；通过全连接层将URL特征字符和HTML特征进行融合，并计算出相应的概率以判定其是否为钓鱼网页。本发明充分利用深度学习算法的优势，整合钓鱼网页的URL字符与HTML内容的特征，形成更为全面的语义表示，极大地提高了钓鱼网页检测的识别率。

本发明授权一种融合URL字符和HTML内容语义的钓鱼网页检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合URL字符和HTML内容语义的钓鱼网页检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取网页样本数据集，网页样本数据集包括钓鱼网页及对应URL地址字符串、HTML文档，合法网页及对应URL地址字符串、HTML文档； 步骤S2、使用字符嵌入技术将URL地址字符串变换为URL字符向量，然后利用不同尺寸的卷积核CNN并行处理URL字符向量，从而提取不同粒度的特征，实现钓鱼网站深度特征的自动提取，得到URL字符特征； 步骤S3、使用BeautifulSoup库来解析HTML文档，并将解析后的内容进行词频分析，去除噪音，保留关键语义信息； 步骤S4、使用词级嵌入技术将步骤S3处理后的HTML文档内容变化为词级嵌入向量，通过堆叠多个卷积层并在卷积块之间建立密集连接，单层CNN捕捉细粒度语义特征，而多层级联密集连接CNN更有效地捕捉词级嵌入向量之间的长距离文本信息，得到HTML内容特征； 步骤S5、将步骤S2所得URL字符特征和步骤S4所得HTML内容特征进行拼接得到混合特征，然后将混合特征代入到两层全连接层，进行分类训练，使用训练好的神经网络作为深度特征提取器，即得到最终的钓鱼网页检测模型； 步骤S6、将待检测的网页送入步骤S5训练好的钓鱼网页检测模型进行分类，判断目标网页是否合法，并将检测结果告知用户，从而降低网络钓鱼风险。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市蜀山区经开区九龙路111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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