在AIGC新时代背景下，现有识别方法在应对多样化风险网站时存在准确率欠缺、泛化能力受限等问题。因此提出一种基于多维特征与深度学习的风险网站识别办法：首先构建多维度的特征体系，然后运用深度学习模型提取深层抽象特征，并创新性地与轻量级分类器开展模型融合实验。结果显示，所提融合方法在准确率等指标上明显提升，证实该方法在平衡计算资源与识别精度方面有潜力，能为网络空间安全治理给予技术支持。