一种基于深度学习的钓鱼网站URL检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的钓鱼网站URL检测方法，该方法仅根据网站URL就能够实时检测互联网上的钓鱼网站。本发明首先将URL字符串序列编码成one‑hot二维稀疏矩阵，接着转化为稠密字符嵌入矩阵，输入到卷积神经网络中，抽取局部深度特征，然后将卷积神经网络的输出输入到长短期记忆网络，捕获URL序列的前后关联，最后接入softmax模型，对URL分类。本发明能避免繁冗的特征工程，通过卷积神经网络抽取局部深度关联性特征，通过长短期记忆网络学习URL中的长程依赖，能快速、准确地检测出钓鱼网站URL。