Trong công cuộc chuyển đổi số, cùng với sự phát triển nhanh chóng của Internet và các ứng dụng trực tuyến, ngày càng xuất hiện gia tăng các cuộc tấn công lừa đảo người dùng qua các đường URL độc hại. Các phương pháp phát hiện URL độc hại thường dùng các kỹ thuật chặn blacklist. Kỹ thuật này còn nhiều hạn chế do không phát hiện được các URL mới. Nhằm khắc phục hạn chế này, nhiều kỹ thuật ứng dụng máy học đã được nghiên cứu và triển khai. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất hướng tiếp cận cải tiến mô hình mạng học sâu hai giai đoạn với mạng học sâu Autoencoder ứng dụng trong phát hiện URL lừa đảo. Đề xuất sẽ được đánh giá, thử nghiệm với bộ dữ liệu tiêu chuẩn URL lừa đảo của Đại học UCI, cho kết quả tốt hơn ở hầu hết các độ đo đánh giá.