為了進一步擴展特徵集以提高模型在更複雜的惡意網站分類任務上的性能，可以考慮以下幾個方向：
引入網絡行為特徵：除了靜態特徵外，動態監控網站的行為特徵，如用戶互動模式、訪問頻率和流量來源等，可以提供更全面的網站評估。這些行為特徵能夠揭示網站是否存在可疑活動。
時間序列特徵：考慮網站的歷史變化，如域名註冊時間、DNS記錄變更頻率等，這些時間序列特徵可以幫助識別惡意網站的演變模式，從而提高檢測的準確性。
社交媒體信號：分析與網站相關的社交媒體活動，例如用戶評論、分享和點讚數據，這些信號可以反映網站的可信度和受歡迎程度，進而影響其惡意性評估。
深度學習特徵：利用深度學習技術提取更高層次的特徵，例如使用卷積神經網絡（CNN）分析網站內容的圖像特徵，或使用循環神經網絡（RNN）分析網站文本內容的上下文信息。
跨域特徵整合：將其他領域的特徵（如金融交易的異常行為檢測特徵）整合進來，這樣可以利用不同領域的知識來增強惡意網站檢測的能力。