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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于混淆感知的DGA域名检测方法及系统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：CN121356918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511913402.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于混淆感知的DGA域名检测方法及系统是由刘薇雅;邵国林设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混淆感知的DGA域名检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络检测领域，提供一种基于混淆感知的DGA域名检测方法及系统。该方法包括：对原始DGA域名样本进行多维度特征提取，得到多通道特征向量；基于混淆感知分支网络识别DGA域名的易混淆类别，得到类别感知矩阵；基于类别感知矩阵，通过差异性表征学习分支对易混淆类别进行定向强化学习，得到差异性表征向量；将多通道特征向量和差异性表征向量通过特征融合网络进行加权融合，得到增强特征表示；基于增强特征表示通过联合损失函数训练代价敏感分类器，得到DGA域名分类模型；通过DGA域名分类模型对待检测域名进行分类预测，得到DGA域名家族分类结果。本发明提升了不平衡数据处理的有效性，提升了网络防护的安全性。

本发明授权一种基于混淆感知的DGA域名检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混淆感知的DGA域名检测方法，其特征在于，包括： S1：获取原始DGA域名样本进行多维度特征提取，得到多通道特征向量，所述多通道特征向量包括：字符序列特征向量、统计特征向量、n-gram特征向量和顶级域名特征向量，所述S1包括： S11：采用字符序列编码器对原始DGA域名样本中的域名字符串进行LSTM编码，得到字符序列特征向量； S12：计算域名的统计指标，得到统计特征向量；其中所述统计指标包括熵值、字符比例和长度； S13：提取域名的2-gram序列并编码，得到n-gram特征向量； S14：基于顶级域名解析器，提取域名的顶级域名并进行特征编码，得到顶级域名特征向量； S2：基于混淆感知分支网络和所述多通道特征向量识别DGA域名的易混淆类别，得到类别感知矩阵，所述S2包括： S21：将所述多通道特征向量中的特征向量通过特征拼接层组合为联合表征，得到联合类别表征向量； S22：基于全连接分类器对所述联合类别表征向量进行初始分类预测，得到类别预测概率分布； S23：根据所述类别预测概率分布识别易混淆类别对，得到混淆对集合； S24：基于矩阵构建算法，将所述类别预测概率分布和所述混淆对集合转换为类别间混淆关系，得到类别感知矩阵； S3：基于所述类别感知矩阵，通过差异性表征学习分支对易混淆类别进行定向强化学习，得到差异性表征向量； S4：基于特征融合网络，对所述多通道特征向量和所述差异性表征向量进行加权融合，得到增强特征表示； S5：基于所述增强特征表示，通过联合损失函数训练代价敏感分类器，得到DGA域名分类模型； S6：根据所述DGA域名分类模型对待检测域名进行分类预测，得到DGA域名家族分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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