本发明涉及一种网站识别方法及网站识别系统，其方法包括以下步骤：分别获取与多个第一网站一一对应的多个第一特征矩阵；基于原网络分类模型对所有第一特征矩阵进行深度学习训练，得到深度学习网站分类模型；获取第二特征矩阵；基于深度学习网站分类模型对第二特征矩阵进行分类概率计算，得到分类概率向量；根据分类概率向量中的分类概率值识别第二网站为仿冒网站或者正常网站。本发明提供的网站识别方法及系统，减少了人工干预，降低了正常网站被误判为仿冒网站的概率，提高了仿冒网站识别的准确率。