A Sophisticated Framework for the Accurate Detection of Phishing Websites

网络钓鱼是一种越来越复杂的网络攻击形式，给全球企业带来巨大的财务损失，同时也危及个人隐私。攻击者不断想出新的方法发动此类攻击，而检测它们已经成为一项艰巨的任务。已经提出了许多不同的技术，每种技术都有其优缺点。虽然基于机器学习的技术在识别此类攻击方面最为成功，但它们在性能和泛化方面仍有所不足。本文提出了一种全面的检测网络钓鱼网站的方法。目标是设计一个系统，能够准确区分网络钓鱼网站和合法网站，并在广泛的数据集上提供泛化性能。本文使用了特征选择、贪心算法、交叉验证和深度学习方法来构建一个复杂的堆叠集成分类器。针对四个不同的网络钓鱼数据集进行了广泛的实验，以评估所提出技术的性能。所提出的算法在数据集1（UCI网络钓鱼网站数据集）、数据集2（机器学习网络钓鱼数据集：特征评估）、数据集3（网络钓鱼网站数据集）和数据集4（网页钓鱼检测）上获得了97.49％、98.23％、97.48％和98.20％的准确率。在所有数据集上获得的高准确率值表明该模型具有泛化性和准确识别网络钓鱼网站的效果。

本论文旨在提出一种综合方法来检测网络钓鱼网站，解决当前网络钓鱼攻击形式日益复杂，检测难度大的问题。同时，验证该方法在多个数据集上的泛化性能。

本文提出了一种基于特征选择、贪心算法、交叉验证和深度学习方法构建的堆叠集成分类器。该分类器在多个数据集上进行了广泛实验，取得了较高的准确率，具有较好的泛化性能。

本文的亮点包括：1. 提出了一种综合方法来检测网络钓鱼网站，具有较高的准确率和泛化性能；2. 使用了多个数据集进行实验，验证了模型的泛化性能；3. 使用了特征选择、贪心算法、交叉验证和深度学习方法构建分类器，具有一定的创新性。

在相关研究方面，最近的研究包括：1. 'A novel hybrid model for detecting phishing websites using Bayesian optimization and deep learning'；2. 'Phishing website detection using machine learning: a systematic literature review'；3. 'Phishing detection using machine learning algorithms: a comparative study'。