双路径钓鱼检测：基于Transformer的自然语言处理与结构化URL分析的融合

钓鱼邮件构成持续且日益复杂的威胁，通过利用语义和结构漏洞的欺骗手段破坏电子邮件安全。传统检测方法通常基于对邮件内容或嵌入URL的孤立分析，无法全面应对这些不断演变的攻击。

本文提出一种双路径钓鱼检测框架，将基于Transformer的自然语言处理（NLP）与经典机器学习相结合，共同分析邮件文本和嵌入URL。我们的方法利用微调Transformer架构（如DistilBERT）进行语义分析，并通过字符级TF-IDF向量化与经典分类器（如随机森林）进行结构化链接分析，充分发挥两者的互补优势。

在代表性邮件和URL数据集上的实证评估表明，这种组合方法显著提高了检测准确率。具体而言，DistilBERT模型在文本钓鱼检测中实现了准确率与计算效率的近乎最优平衡，而随机森林在识别恶意URL方面明显优于其他经典分类器。模块化设计允许灵活部署独立组件或集成组合，便于实际应用。

总体而言，我们的结果突显了这种双路径方法的有效性和实用价值，建立了一个可扩展、准确且可解释的解决方案，能够增强电子邮件安全以应对当代钓鱼威胁。