一种融合URL字符和HTML内容语义的钓鱼网页检测方法（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。

《一种融合URL字符和HTML内容语义的钓鱼网页检测方法（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 2024118494283，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;孟立辉，申请日期为2024-12-16，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。

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