本文探讨了深度学习和机器学习技术在钓鱼网站检测中的应用，强调特征选择、贪婪算法和多模态检测方法的有效性。研究表明，结合不同模型能显著提高检测准确率和泛化能力，尤其在网页内容和图像分析方面。通过使用大型数据集和先进算法，实现了高效的钓鱼攻击检测，提升了用户信任度。