一种基于YOLOv5和Resnet-101的钓鱼网站检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

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。

《一种基于YOLOv5和Resnet-101的钓鱼网站检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024114726243，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为朱二周;刘豪;赵俊，申请日期为2024-10-22，公开（公告）日期为2025-10-21，国际专利分类号（IPC）为 H04L 9/40 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：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。

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