一种基于YOLOv5和Resnet-101的钓鱼网站检测方法

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。