该论文针对传统钓鱼URL检测方法（黑名单、规则匹配）对新出现的钓鱼URL反应迟缓的问题，提出了一种轻量级混合实时检测框架。框架结合黑名单预筛选与多层感知机（MLP）分类器，MLP仅利用URL的结构特征（如长度、域名层级、特殊字符统计等）进行分类，无需访问网页内容、调用第三方API或进行视觉渲染，大幅降低计算开销。模型基于PhiUSIIL数据集（含235,795条标记URL）训练，提取了16维轻量特征。实验结果显示，MLP分类器在准确率（99.24%）、精确率（98.74%）、召回率（99.95%）、F1分数（99.34%）和ROC-AUC（99.65%）上均优于随机森林、逻辑回归、XGBoost、LightGBM和CatBoost。混合架构下，单URL推理平均延迟仅1.2毫秒，并发处理峰值吞吐量达4,200 URL/秒。论文还开发了名为CyberGuard的原型桌面应用，验证了实际部署可行性。该工作证明，仅利用URL结构特征的轻量MLP模型即可在资源受限环境中实现高精度实时钓鱼检测，为终端设备或网络边界的安全防护提供了高效方案。