我们自主研发的 钓鱼URL检测网站 正式上线啦！点击ghjk.fdnwg.com即可立即探索与使用！​
🚀 技术亮点：CNN 驱动的多元模型矩阵​
区别于传统规则匹配工具，我们的程序搭载了 4 种基于 MGCF_Net（混合全局 - 局部特征网络）训练的机器学习模型，覆盖不同算力需求与检测场景。​
🔍 它能为你做什么？​
只需简单输入一个 URL，我们的程序就能快速、精准地检测出该网站是否为钓鱼网站。在网络诈骗日益猖獗的当下，它就是你网络安全的 \"守护者\"！​
个人用户：收到可疑邮件 / 短信链接？打开小程序输入 URL，3 秒告诉你是否安全，再也不怕点击陷阱；​
开发者：可直接调用 API 或嵌入现有系统，4 种模型灵活切换，适配不同设备性能与安全等级；​
企业 / 机构：除了现有的批量检测能力，即将上线的 Web 端「批量导入」功能可一键解析 TXT/CSV 文件，自动标注高危链接并生成风险报告，配合后续推出的 API 定时扫描功能，让域名安全监测更便捷高效！​
🤝 为什么选择开源？​
我们坚信，网络安全是大家共同的责任，只有汇聚更多人的力量，才能让网络环境更加安全可靠。因此，我们决定将这个程序开源，把代码完全公开。我们希望：​
普通用户能轻松使用它，享受安全的上网体验，不再为钓鱼网站担忧。​
开发者们可以下载代码，深入研究、自由修改。如果你有好的想法、优化建议或者发现了漏洞，欢迎通过 GitHub 向我们提交 Issue 或 Pull Request，让我们一起完善这个工具，让它变得更强大。​
如果你擅长深度学习，可尝试优化 CNN 模型结构（现有模型基于 1D CNN 架构）；​
如果你熟悉前端开发，欢迎参与 Web 版检测界面的交互优化；​
如果你关注数据安全，可协助构建更完善的隐私保护机制（我们承诺检测数据本地处理，绝不上传）。​
📢 如何参与？​
点击下方网址链接，即可立即进入网站并开始使用：ghjk.fdnwg.com​
点击下方 GitHub 链接，获取包含 4 种模型的完整代码库（TensorFlow 版本）、详细部署文档及 API 调用示例，3 分钟完成本地部署：https://github.com/1Hun0ter1/MGCF-Net.git​
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如果在使用过程中有任何疑问，请立即联系我们并反馈bug。如果各位觉得我们的项目对您有帮助，欢迎扫图中二维码来爱发电打赏我们。您的打赏将作为我们维护服务器以及后续开发的成本！！！​
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期待与你共筑网络安全防线！