[发明专利]一种恶意网址综合评判方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种恶意网址综合评判方法，其特征在于，包括：

收集已确认的正常网址域名，构建域名白名单；

根据已构建的域名白名单判断待评判网址是否正常网址，若是则终止评判；若否则利用机器学习决策树算法评判技术判断所述待评判网址是否属于黑灰网址，若否则终止评判；

利用网址文本数据获取技术及标签数据获取技术获取网页文本数据和网页标签数据，进而判断黑灰网址是否为恶意网址，若否则终止评判。

2.根据权利要求1所述的恶意网址综合评判方法，其特征在于，所述根据已构建的域名白名单判断待评判网址是否正常网址，若是则终止评判；若否则利用机器学习决策树算法评判技术判断所述待评判网址是否属于黑灰网址，若否则终止评判的步骤具体为：根据已构建的域名白名单判断待评判网址是否正常网址，若是则终止评判；若否则判断网址是否存在NS记录，若否则判定为无效域名并终止评判。

3.根据权利要求2所述的恶意网址综合评判方法，其特征在于，所述根据已构建的域名白名单判断待评判网址是否正常网址，若是则终止评判；若否则判断网址是否存在NS记录，若否则判定为无效域名并终止评判的步骤还包括：若判断黑灰网址为恶意网址则利用文本分类模型和标签序列分类模型进行恶意网址分类。

4.根据权利要求3所述的恶意网址综合评判方法，其特征在于，所述文本分类模型及标签序列分类模型皆通过TextCNN深度学习算法实现。

5.根据权利要求1所述的恶意网址综合评判方法，其特征在于，所述网页文本数据和网页标签数据的具体获取方法包括：

通过HTTP Get命令访问网址获取网页源码，通过解析网页源码得到网页文本和网页HTML标签数据；

通过网页自动测试工具获取动态网页内的信息；

通过网页自动测试工具进行网页截图，并通过OCR模型识别所述网页截图中的文字。

6.根据权利要求1所述的恶意网址综合评判方法，其特征在于，所述利用网址文本数据获取技术及标签数据获取技术获取网页文本数据和网页标签数据，进而判断黑灰网址是否为恶意网址，若否则终止评判的步骤还包括：若是则通过多维度加权分数法评估网站结构的完整性及优劣程度，评估维度包括：域名质量度、域名注册时间、是否备案、IP定位、蜘蛛收录情况及正文内容。

7.根据权利要求6所述的恶意网址综合评判方法，其特征在于，所述若是则通过多维度加权分数法评估网站结构的完整性及优劣程度的步骤包括：通过BI-Gram语言模型判断域名的字符串组合是否有意义，以及域名后缀是否为常见后缀，若字符串组合无意义或者域名后缀非常见后缀则对应网址的域名质量度得分为0。

8.根据权利要求7所述的恶意网址综合评判方法，其特征在于，所述若是则通过多维度加权分数法评估网站结构的完整性及优劣程度的步骤还包括：

通过site命令去第三方检索引擎获取对应的收录条数，根据所收录词条数量确定分值；

通过对正文内容进行分词处理，统计静态内容词数，根据所统计静态内容词数确定分值。

9.一种用于实现恶意网址综合评判方法的系统，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于恶意网址综合评判程序，所述处理器用于运行所述恶意网址综合评判程序以实现如权利要求1至8中任意一项所述的恶意网址综合评判方法。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的恶意网址综合评判方法的步骤。