该研究提出了一种高性能的机器学习模型来解决钓鱼邮件问题，并利用公共数据集进行验证。该模型在现实应用中表现出色，f1得分达到0.99，并集成了可解释的人工智能（XAI）以提高用户的信任度，提供实时基于Web的应用程序帮助用户检测钓鱼邮件，为打击钓鱼行为提供准确解决方案。

该研究提出了一种高性能的机器学习模型来解决钓鱼邮件问题，并利用公共数据集进行验证。该模型在现实应用中表现出色，f1得分达到0.99，并集成了可解释的人工智能（XAI）以提高用户的信任度，提供实时基于Web的应用程序帮助用户检测钓鱼邮件，为打击钓鱼行为提供准确解决方案。