[发明专利]基于深度学习算法的DGA域名检测方法及系统在审
| 申请号： | 202110792490.3 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113726730A | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 李宁;刘子雁;倪金超;崔博;曲延盛;李明;张丞;王云霄;韩兴旺;孔汉章 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司信息通信公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人： | 黄晓燕 |
| 地址： | 250001 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于深度学习算法的DGA域名检测方法及系统，方法包括对获取的DGA域名数据进行预处理，将DGA域名数据形成字符嵌入向量序列；获取所述字符嵌入向量序列中的局部特征向量和全局特征向量，并将所述局部特征向量和全局特征向量进行拼接，得到DGA域名表示向量；基于多层感知机层的神经网络，对所述DGA域名表示向量进行多层传递，得到DGA域名所属类别的概率值。本发明以域名字符串数据为基础，引入一维卷积神经网络和自注意力机制，分别用来获取域名字符串中的局部特征向量和全局特征向量，并形成域名表示向量，对域名表示向量进行多层传递，得到DGA域名所属类别的概率值，相比于现有方法，具有更加优异的准确率和召回率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 算法 dga 域名 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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