北京邮电大学;联通数字科技有限公司;中国联合网络通信集团有限公司徐国胜获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学;联通数字科技有限公司;中国联合网络通信集团有限公司申请的专利概率预测模型的训练方法、非目标域名的检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119675898B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411597969.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权概率预测模型的训练方法、非目标域名的检测方法及装置是由徐国胜;高宇昊;于城;胡梓祺;黄王辰鹭;徐文博;赖秋楠;高子淑;杜建琪;王智明;罗蒙设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本概率预测模型的训练方法、非目标域名的检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种概率预测模型的训练方法、非目标域名的检测方法及装置，涉及信息安全技术领域。该概率预测模型的训练方法包括：获取域名数据，并对其进行预处理，得到预设长度的整型数组；对该数组进行词嵌入，得到第一域名数据；通过卷积神经网络，得到第一域名数据的局部关键特征图；通过门控循环单元，得到局部关键特征图的上下文特征；通过卷积神经网络，将局部关键特征图的特征空间和上下文特征的特征空间映射到一维样本标记空间；根据该样本标记空间，得到第一域名数据的预测概率，通过预测概率，得到第一域名数据为非目标域名的概率。通过以上方法，可解决融合卷积神经网络与长短时记忆网络的机器学习模型导致的训练与计算难度较大的问题。
本发明授权概率预测模型的训练方法、非目标域名的检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种概率预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取域名系统流量中的域名数据，并对所述域名数据进行预处理，得到预设长度的整型数组； 对所述整型数组进行词嵌入，以便于得到第一域名数据；其中，所述第一域名数据为低维度稠密矩阵； 通过卷积神经网络，对所述第一域名数据进行特征提取与降维，得到所述第一域名数据的局部关键特征图； 通过门控循环单元，得到所述局部关键特征图的上下文特征； 当任务为二分类任务时，通过所述卷积神经网络，将所述局部关键特征图的特征空间和所述上下文特征的特征空间映射到一维样本标记空间；其中，所述任务为二分类任务，用于指示所述第一域名数据为目标域名还是非目标域名； 根据所述一维样本标记空间，得到所述第一域名数据的预测概率，以便于通过所述预测概率，得到所述第一域名数据为非目标域名的概率。
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