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龙图腾网获悉江苏财会职业学院申请的专利一种基于胶囊神经网络的钓鱼网站检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119853971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411864802.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于胶囊神经网络的钓鱼网站检测方法及系统是由王添;徐林丽;单鹏畅;陈晗阳;王兰设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于胶囊神经网络的钓鱼网站检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于胶囊神经网络的钓鱼网站检测方法及系统。对网站URL的不同组件进行分割，实施字符级分词、截断填充及编码，以实现对不同组件的细粒度特征判别；提取组件级及URL整体的特征；利用胶囊网络学习整体空间结构，并通过联合分类网络区分正常与钓鱼URL。本方法和系统中引入对抗训练机制，对多嵌入层进行独立对抗训练，提高模型的准确率、F1‑Score和降低误报率，从而增强模型的鲁棒性和泛化能力。实验结果显示，本发明所述技术在百万级样本数据集上超越现有技术，有效提升了钓鱼URL的识别性能。

本发明授权一种基于胶囊神经网络的钓鱼网站检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于胶囊神经网络的钓鱼网站检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：对URL的不同组件进行分割解析，具体包括以下步骤： S1-1：解析输入的URL，去除协议标识，并将剩余的URL分割成主机名、路径、查询参数和锚点部分，得到分割结果，输入定位符URL表示为； S1-2：对的每个组件执行字符级分词，将每个字符按照预定义的字符编码映射表转换成对应的数值编码，形成编码序列； 具体包括： 对从URL中分割得到的每个组件进行字符级分词，将每个组件中的字符独立识别和分割出来； 利用预定义的字符编码映射表，将每个分割后的字符转换为一个唯一的数值编码； 通过这种编码过程，得到每个URL组件的编码序列； S1-3：对编码序列进行标准化处理，包括截断和填充；如果序列长度超过，则截断超出的部分；如果小于，则使用零填充至长度为，最终得到标准化的URL组件序列； S2：对各组件提取特征，并利用胶囊网络进一步提取整体空间结构进行分类，具体包括以下步骤： S2-1：将步骤S1中得到的，输入到嵌入层进行向量化，然后通过两层一维卷积网络和一层双向长短期记忆网络进行深入的特征提取，具体计算表达式如下： ； S2-2：将提取的特征合并，形成一个综合的URL特征向量，其计算公式为： ； 其中，代表一维卷积网络，代表一层双向长短期记忆网络； S2-3：输入到胶囊网络进行学习，并根据网络的输出进行钓鱼网站与非钓鱼网站的分类判定； S3：在模型训练过程中采用对抗学习机制，对多嵌入层进行独立对抗，提高模型泛化性，具体包括以下步骤： S3-1：在模型训练过程中，使用FreeLB算法对嵌入层进行独立的对抗训练，通过多步迭代加入微小扰动，以增强模型的泛化能力； S3-2：利用梯度信息计算每个嵌入层的扰动，并将这些扰动暂存，最后将其应用于各组件的原始输入中，生成对抗样本进行训练。

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