基于深度学习的钓鱼网站检测系统

基于深度学习的钓鱼网站检测系统

一、课题背景与研究意义

随着互联网应用的普及，钓鱼网站成为网络安全的主要威胁之一。攻击者通过伪造仿真页面骗取用户敏感信息（如账号密码、银行信息等），其危害性呈逐年上升趋势。据统计，2023年全球约有370万起钓鱼攻击事件，造成超过200亿美元损失。

传统检测方式依赖黑名单与规则匹配，存在更新滞后与泛化能力弱等问题。因此，亟需一种高效、自动化、智能化的钓鱼网站识别技术，提升安全防护能力。

本课题旨在构建一个基于深度学习的钓鱼网站检测系统，能够自动提取URL及网页行为特征，通过模型识别潜在钓鱼风险，从而实现快速、高准确率的检测。

二、研究目标与内容

 

研究内容包括：

1. 特征工程：从URL和网页行为中提取核心特征，去除冗余特征。
2. 模型构建：设计轻量级CNN网络对特征进行分类识别。
3. 模型训练与优化：基于Keras完成模型训练、评估、持久化。
4. 系统部署与可视化：生成检测分析图，支持可解释性输出。

三、关键技术与实现方案

1. 特征工程

采用Python编写的 DataProcessor 类对原始数据集进行预处理，关键操作包括：

• 删除冗余特征（如 URLLength, SubdomainLevel, DomainEntropy 等共33项）。
• 对 TLD 特征进行 LabelEncoder 编码，并计算其风险分布权重。
• 保留15个信息量高、分类影响显著的特征（如 HasHTTPToken, IframeUsage, ExternalLinksRatio 等）。

特征处理流程如下：

flowchart LR
    A[原始URL数据集] --> B{特征清洗}
    B --> C[特征编码]
    C --> D{特征选择}
    D --> E[标准化/归一化]

2. 模型构建与训练

使用Keras构建1D卷积神经网络，整体架构如下：

Sequential([
    Reshape((n_features, 1)),
    Conv1D(256, kernel_size=5, activation='relu'),
    BatchNormalization(),
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    Conv1D(128, kernel_size=5, activation='relu'),
    GlobalMaxPooling1D(),
    Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01)),
    Dropout(0.5),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

模型参数优化：

• 使用 Adam 优化器，学习率设置为 0.0005。
• 引入 Dropout 和 L2 正则化防止过拟合。
• 批标准化提升训练稳定性和收敛速度。

训练过程中自动保存 .keras 格式模型文件，实现断点续训与部署复用。

3. 可视化分析与评估

构建了可视化分析模块 ResultVisualizer，支持输出：

• 混淆矩阵（验证分类效果）
• 特征相关性热力图（分析输入维度关系）
• 错误分布图（识别误判模式）
• 损失变化图（监控训练过程）

四、创新点与亮点

1. 轻量CNN模型适配Web防御场景
2. 模型设计精简（参数<100K），可部署于边缘设备与浏览器扩展。
3. 可解释特征决策机制
4. 结合特征热力图与预测权重回溯，可输出“钓鱼原因提示”。
5. 兼容对抗攻击检测能力
6. 后续可引入对抗样本训练（如FGSM），提升抗欺骗能力。
7. 自动化Pipeline
8. 数据预处理、训练、评估、持久化部署流程全自动串联，易于维护和扩展。
9.  

 

具体代码解析：