该论文提出了PhishLang，一个基于MobileBERT的实时、全客户端钓鱼检测框架。传统钓鱼检测方法通常依赖服务器端分析或黑名单，存在延迟、隐私泄露和无法检测新钓鱼站点的问题。PhishLang通过在客户端设备上直接运行轻量级MobileBERT模型，实现对URL和网页内容的实时分析，无需网络请求，保护用户隐私。框架通过优化模型大小和推理速度，能够在移动设备上高效运行，同时保持高检测准确率。实验结果表明，PhishLang在真实世界数据集上达到了99.2%的准确率和0.7%的误报率，推理时间低于10毫秒。此外，该框架支持可解释性，通过注意力机制提供分类依据。主要贡献包括：首次将MobileBERT应用于客户端钓鱼检测、设计高效的模型压缩与蒸馏策略、以及在多个基准测试上的全面评估。该研究为移动端安全防护提供了轻量级、隐私保护的解决方案。