恭喜中国科学院信息工程研究所袁方方获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于深度支持向量数据描述的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：CN116170168B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210253611.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于深度支持向量数据描述的DGA域名检测方法及系统是由袁方方;田腾;刘燕兵;曹聪;张春燕;谭建龙;郭莉设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度支持向量数据描述的DGA域名检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度支持向量数据描述的DGA域名检测方法及系统，涉及网络安全领域，为解决解决已有工作检测未知DGA家族方法单一、检测率低的问题，本发明首先从真实DNS流量获取不可解析域名作为待检测域名，然后对不可解析域名提取特征向量，最后将特征向量输入至深度支持向量数据描述算法模型中，判别每个不可解析域名是否是DGA域名。
本发明授权一种基于深度支持向量数据描述的DGA域名检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度支持向量数据描述的DGA域名检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取真实DNS流量，从真实DNS流量中获取不可解析域名；对每个不可解析域名进行特征提取，提取语言特征、结构特征和统计特征，构成每个不可解析域名的特征向量；使用公开域名白名单Alexa对不可解析域名进行标注，获得不可解析域名中的已知良性域名，将除已知良性域名以外的其他域名作为待检测域名；构建基于卷积神经映射网络的深度支持向量数据描述分类模型，将所有已知良性域名作为训练数据输入到该模型的卷积神经映射网络中进行训练，该卷积神经映射网络将所有已知良性域名映射到一个新特征空间，通过多轮训练调整网络参数，当已知良性域名全部落在超球体之内时，得到训练好的卷积神经映射网络，以及超球体中心位置和半径；将待检测的每个不可解析域名的特征向量输入到深度支持向量数据描述分类模型的训练好的卷积神经映射网络中，该卷积神经映射网络判断每个不可解析域名与超球体中心的距离，若在超球体半径范围内则是良性域名，否则是DGA域名。
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