诈骗网站作为实施电信诈骗犯罪的主要载体，是诈骗案件中犯罪分子和被害人发生交互的主要媒介。开展针对诈骗网站进行精准识别，有助于准确揭示犯罪规律、控制犯罪影响范围，对打击防范电信网络诈骗犯罪具有重要意义。面对猖獗的电信网络诈骗形势，国家有关部门已集中展开多次诈骗网站整治专项行动，并针对电信网络诈骗案件的打击与防范问题开展了形式多样的分析研判工作，取得了一定的成效。但是，诈骗网站的识别和综合治理仍存在识别线索欠高效、研判欠精准等问题。因此，为进一步提升打击防范电信网络诈骗工作的效能，遏制电信网络诈骗犯罪的多发高发势态，本书运用基于大数据、机器学习等新兴领域的先进技术，开展针对诈骗网站的智能识别与综合治理研究。

周胜利，1982年出生，计算机科学与技术专业博士，浙江警察学院副教授，兼任杭州电子科技大学硕士研究生导师。研究方向：网络安全、机器学习。科研项目具体包括：（1）生成式人工智能驱动下网络行为风险形成、演化、治理研究（国家社科基金，主持人）；（2）电信网络诈骗犯罪威胁情报平台关键技术研究（浙江省公益计划项目，项目主持人）；（3）基于大规模电信网络诈骗数据的被害风险识别与防控策略研究（公安部科技计划项目，主持人）；（4）浙江省“十三五”省级产学合作协同育人项目一一面向新型犯罪治理的网络攻防产学合作平台项目（省部级课题，项目主持人）；（5）云基础设施可信增强技术的研究（省部级课题，负责工程实施）；（6）关于当前虚拟社会监督管理的实践与思考（宁海县公安局合作项目，项目主持人）。以第一作者或通信作者发表一级期刊论文10篇、专利2个、软件著作1个。作为杭州市网络安全“十四五”规划课题组主要成员，主要负责规划的起草和政策研究工作，有力支撑杭州市网络安全“十四五。”规划编制工作。

引言
第1章 诈骗网站特征与漏洞分析
1.1 诈骗网站概述
1.2 诈骗网站特征
1.3 诈骗网站漏洞分析
1.4 本章小结
第2章 基于卷积神经网络的诈骗网站文本分类
2.1 概述
2.2 相关技术概述
2.3 模型实现
2.4 模型评估
2.5 本章小结
第3章 基于BERT迁移学习模型的诈骗网站文本识别方法研究
3.1 BERT文本分类模型概述
3.2 诈骗网站文本识别模型流程设计
3.3 实验及分析
3.4 本章小结
第4章 诈骗网站图像智能识别技术研究
4.1 相关技术概述
4.2 模型设计
4.3 实验与分析
4.4 本章小结
第5章 基于RoBERTa模型和Inception-ResNetV2决策融合的诈骗网站识别模型
5.1 模型概述
5.2 相关技术概述
5.3 模型实现
5.4 IRWD-RIRF评估
5.5 诈骗网站可视化识别系统
5.6 本章小结
第6章 基于相异模型集成的多模态诈骗网站识别方法研究
6.1 相关技术基础
6.2 诈骗网站特征分析方法
6.3 实验分析
6.4 本章小结
第7章 基于评分卡的诈骗网站量化分析
7.1 基本原理
7.2 模型构建
7.3 模型对比分析
7.4 本章小结
第8章 基于网络行为的诈骗网站识别预警
8.1 被害人网络行为定量分析
8.2 模型建立思路与数据预处理
8.3 数据挖掘与模型建立
8.4 本章小结
第9章 基于网络流量的诈骗网站识别
9.1 基础技术
9.2 问题定义
9.3 模型设计
9.4 实验分析
9.5 本章小结
第10章 诈骗网站治理
10.1 诈骗网站黑灰产业链特点分析
10.2 诈骗网站的蔓延原因
10.3 诈骗网站的治理现状
10.4 诈骗网站治理的法律依据
10.5 诈骗网站搭建犯罪案例分析
10.6 诈骗网站综合治理框架
10.7 本章小结
第11章 面向电信网络诈骗综合治理的网络安全课程评估
11.1 电信网络诈骗综合治理背景
11.2 公安院校网络安全课程构建现状数据分析
11.3 基于评分卡方法的网络安全课程效能评估
11,4公安院校网络安全课程构建优化路径
11.5 本章小结
第12章 总结与展望
12.1 本书总结
12.2 未来研究展望
参考文献