深度解析网络钓鱼检测技术：最新进展与机器学习方法对比

《网络钓鱼检测技术研究综述及比较分析》是一篇深入探讨网络钓鱼欺诈现象及其检测方法的专业论文，由Elsevier出版，收录于沙特国王大学学报。本文针对网络钓鱼这一威胁日益严重的网络安全问题，通过系统性的文献调查，着重对比和分析了多种钓鱼网站检测技术，包括基于列表、视觉相似性、启发式、机器学习和深度学习等策略。 研究过程中，作者回顾了近五年内发表在各类学术平台上的80篇科技论文，涵盖了学术期刊、会议、研讨会、研究论文和专业书籍章节，以确保研究的全面性和时效性。其中，机器学习技术是应用最广泛的，特别是随机森林分类器被众多研究者采用。值得注意的是，卷积神经网络（CNN）在钓鱼网站检测中的表现尤为突出，显示出高达99.98%的高精度。 论文详细介绍了研究的方法论，包括文献审查、确定关键研究问题、搜索范围的选择、数据集的收集（如PhishTank和Alexa）、研究的质量评估标准、主题关联性分析，以及数据的提取过程。作者强调了对不同检测技术性能的比较和理解，以帮助读者更好地认识和应对网络钓鱼的挑战。 此外，该研究还特别指出版权信息，所有内容在Creative Commons BY-NC-ND许可下可自由访问，这意味着读者可以分享、修改作品但不能商业利用，且必须注明原作者和来源。 《网络钓鱼检测技术研究综述及比较分析》为网络安全专业人士提供了宝贵的洞见，帮助他们了解当前的检测手段，并推动未来在这个领域的进一步发展。