该论文针对钓鱼攻击检测问题，系统评估了多种机器学习算法在不同来源的异构数据集上的表现。研究使用了公开的UCI数据集、通过EvilGinx和Zphisher等工具生成的模拟数据集以及AI生成的数据集。实验中比较了经典模型（Logistic Regression）、集成模型（CatBoost）、神经网络（CNN）和基于Transformer的模型（DistilBERT），其中DistilBERT达到了最高准确率99.78%。为增强模型可解释性，论文引入了信息增益、SHAP和LIME等可解释AI（XAI）技术，分析影响分类结果的关键特征。此外，论文设计并实现了一个基于MCP（Master Control Program？根据上下文推测为某种部署框架）的钓鱼URL检测系统，支持实时URL分析、特征提取、基于置信度的分类以及AI辅助的安全解释。实验结果表明，集成模型和Transformer模型在钓鱼检测任务上表现优异，同时XAI技术有助于理解模型决策，提升信任度。该研究为构建可解释且高效的钓鱼检测系统提供了实证基础。