摘要
本发明属于核电厂网络安全防护技术领域,具体涉及一种核电厂集成于浏览器的智能钓鱼网站识别及预警系统。包括客户端插件:实时监测用户访问的网页,并将数据传回服务器进行分析;服务器:处理客户端插件采集的数据,运行深度学习模型,并存储钓鱼网站特征库;智能识别引擎:基于深度学习模型训练以识别钓鱼网站的特征;预警与响应模块:根据深度学习模型输出的概率值设定预警阈值,高于阈值则触发预警,即识别出钓鱼网站,立即通过客户端插件向用户展示警告信息,提供安全操作建议。本发明通过浏览器环境下的钓鱼网站自动检测与警示技术,结合深度学习与人工智能算法,以应对核电厂内日益严峻的网络钓鱼威胁,确保核电厂信息系统的安全性。
技术关键词
智能钓鱼
预警系统
深度学习模型训练
客户端
识别钓鱼网站
插件
核电厂信息系统
网站特征
网络安全防护技术
预警方法
轻量级浏览器
布局特征
数据
网络安全系统
集成学习方法
加密算法
系统运行状态
事件监听器
NLP技术
系统为您推荐了相关专利信息
预警方法
实时监测数据
深度Q网络
卡尔曼滤波算法
预警设备
联邦学习方法
服务器
客户端
半监督训练
半监督学习
智慧水务物联网
小口径流量计
分布式模型
大口径流量计
预警方法
油罐车
超声波液位传感器
预警系统
油量实时监测
反射光
签名模块
签名算法
生成签名信息
访问鉴权方法
服务端