[发明专利]用于DGA域名研判推理机的插件化执行方法

权利要求书

1.用于DGA域名研判推理机的插件化执行方法，其特征在于，包括：1）模型构建：

101）通过传统的机器学习框架构建DGA研判模型；

102）将DGA研判模型导出为模型序列化文件；

2）模型转换：

201）语义解析：对步骤102）中导出的模型序列化文件进行语义解析，得到抽象语法树；

202）语义转换：将抽象语法树进行语义转换，把抽象语法树中的神经网络计算步骤转化为数学计算步骤；

数学计算步骤包括对输入值进行有限次卷积乘法操作、标量加法操作、向量移位操作、位屏蔽操作中的单一操作任意次数的组合或两个/多个任意操作的任意次数的组合，具体转换过程为：

将神经网络计算步骤中的神经元连接操作转换为卷积乘法操作，以神经元连接中的权重参数作为卷积乘法的参数；

将神经网络计算步骤中的神经元偏移操作转换为标量加法操作，将神经元中的偏移参数作为标量加法中加数参数；

将神经网络计算步骤中的循环神经网络类模型中的记忆偏移操作转换为向量移位操作，以记忆偏移参数作为移位长度参数；

将神经网络计算步骤中的Dropout操作转为位屏蔽操作；

203）平台加速：根据目标平台提供的计算加速机制，对步骤202）得到的数学计算步骤进行算力优化；

204）代码生成：根据步骤203）中形成的计算步骤，生成针对目标平台的推理机代码，完成模型转换；

3）模型执行：将获取的域名字符串执行归一化处理，输入到转换完成的模型中，对域名字符串是否为DGA域名进行研判，输出研判结果。

2.根据权利要求1所述的用于DGA域名研判推理机的插件化执行方法，其特征在于，所述步骤201）中，对模型序列化文件进行语义解析的过程为：

读取模型序列化文件，通过词法分析、语法分析构建抽象语法树，抽象语法树中每个树节点代表一个神经网络计算步骤，树的边对应神经网络计算步骤间的顺序和关联。

3.根据权利要求1所述的用于DGA域名研判推理机的插件化执行方法，其特征在于，对于本方法中限定的DGA域名研判推理机，设变量为长度为n的向量，即n×1维的张量，记为x=(x₁,x₂,...,x_n)：

将神经元连接操作转换为卷积乘法操作的转换过程表示为：

z←Ax

其中，A为m×n维张量，上述转换过程将x转换为长度为m的变量z；

将神经元偏移操作转换为标量加法操作的转换过程表示为：

z←x+b，那么有z_i←x_i+b，i=1,2,...,n

其中，b表示单个标量数值；

将记忆偏移操作转换为向量移位操作的转换过程表示为：

z←R(x,k)=(0,...,0, x₁,x₂,...,x_n-k)

其中，R(x,k)表示x右移k步，转换结果表示为：

z=(z₁,z₂,...,z_n)，z_i=x_i-k

；

将Dropout操作转换为位屏蔽操作的转换过程表示为：

z ← D(x)，使得

其中，表示坐标转换器将x进行扩展定义，d(i)的计算结果作为的下标，有：

。