一种基于YOLOv5和Resnet-101的钓鱼网站检测方法

    公开(公告)号:CN119341816A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411472624.3

    申请日:2024-10-22

    Applicant: 安徽大学

    Inventor: 朱二周 刘豪 赵俊

    Abstract: 本发明公开一种基于YOLOv5和Resnet‑101的钓鱼网站检测方法,构建和训练钓鱼网站检测网络模型,钓鱼网站检测网络模型包括基于目标检测模块和相似度计算模块;目标检测模块结合有YOLOv5s网络和注意力模块,相似度计算模块基于Resnet‑101网络;通过目标检测模块得到待检测网站的目标信息,使用相似度计算模块对检测目标Logo图像和合法Logo图像进行特征提取和余弦相似度计算,当余弦相似度高于设定阈值,则判断检测目标Logo图像为正确的,标记待检测网站为合法网站。本发明不需要任何钓鱼数据的训练,具备时间开销小、检测准确性高、可拓展性强的特点。

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