[发明专利]一种基于深度学习的恶意域名检测方法及装置有效
| 申请号： | 201811361303.0 | 申请日： | 2018-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN109302418B | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 黄小鹏;赵子渊;刘欣春;陈丽红 | 申请（专利权）人： | 东信和平科技股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L29/12;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张春水;唐京桥 |
| 地址： | 519060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度学习的恶意域名检测方法及装置，通过提取域名训练集中每个域名的第一弱相关特征，利用已知的域名检测结果以及域名的第一弱相关特征训练恶意域名检测模型，使得训练后的恶意域名检测模型能够在不获取与域名的正常或恶意检测结果直接相关的特征时，依旧能够通过第一弱相关特征得到域名的正常或恶意检测结果，解决了传统的恶意域名检测一般基于威胁情报库或人工分析的结果，而无法自动地对域名进行分析，存在的效率低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 恶意 域名 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的恶意域名检测方法，其特征在于，包括：获取域名训练样本集；获取所述域名训练样本集中每个域名的第一弱相关特征；利用所述域名训练样本集以及所述域名训练样本集中每个域名的第一弱相关特征进行基于深度学习的恶意域名检测训练，生成恶意域名检测模型；通过所述恶意域名检测模型检测未知域名是否是恶意域名。
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