[发明专利]钓鱼网站识别方法及系统有效
| 申请号： | 201810367635.3 | 申请日： | 2018-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN108566399B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 张茜;耿光刚;延志伟 | 申请（专利权）人： | 中国互联网络信息中心 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N20/00;G06F21/56 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供的钓鱼网站识别方法及系统，获取目标网站的网页视觉特征；利用以标记有品牌信息的网页视觉特征作为训练样本，训练得到的品牌识别模型，识别与所述目标网站的网页视觉特征相匹配的品牌信息，作为识别品牌信息，根据所述识别品牌信息与所述目标网站的身份信息，识别所述目标网站是否属于钓鱼网站，充分利用了机器学习模型在数据分类方面的优点，提高了目标网站的识别品牌信息的获取效率，相较于遍历视觉特征集与依赖第三方图片搜索服务来获取识别品牌信息的方式，无需针对网页视觉特征在视觉特征集进行大量的遍历操作，也无需依赖于第三方服务来实现识别品牌信息的获取，从整体上提升了钓鱼网站的识别能力和效率，更具有实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 钓鱼 网站 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种钓鱼网站识别方法，其特征在于，包括：获取目标网站的网页视觉特征；利用预设的品牌识别模型，识别与所述目标网站的网页视觉特征相匹配的品牌信息，作为识别品牌信息；根据所述识别品牌信息与所述目标网站的身份信息，识别所述目标网站是否属于钓鱼网站；其中，所述预设的品牌识别模型为，以标记有品牌信息的网页视觉特征作为训练样本，训练得到的机器学习模型。
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