除了集成學習，還有多種先進的機器學習技術可以進一步提高PhishGuard的性能。首先，深度學習技術，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），可以用於從複雜的數據中提取特徵，特別是在處理網頁內容和用戶行為數據時，這些技術能夠捕捉到更深層次的模式。其次，強化學習可以用於動態調整模型的參數，根據實時的檢測結果進行自我優化，從而提高檢測的準確性和效率。此外，異常檢測技術可以幫助識別不尋常的用戶行為或流量模式，這些可能是釣魚攻擊的前兆。最後，利用自然語言處理（NLP）技術分析網頁內容和用戶交互，能夠進一步增強模型對釣魚網站的識別能力，特別是在針對社交工程攻擊的防護上。