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申请/专利权人：合肥城市云数据中心股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于大语言模型的恶意域名检测方法，与现有技术相比解决了难以针对恶意域名进行检测的缺陷。本发明包括以下步骤：预训练数据集和微调训练数据集的构建；设定URL‑BERT模型；URL‑BERT模型的预训练；URL‑BERT模型的微调；待检测域名的获得；恶意域名检测结果的获得。本发明采用了大语言模型BERT来处理恶意域名，利用大语言模型强大的语义理解能力，可以更好地捕捉域名中的隐含信息和语境，提高恶意域名的识别准确性。
主权项：1.一种基于大语言模型的恶意域名检测方法，其特征在于，包括以下步骤：11）预训练数据集和微调训练数据集的构建：构建预训练数据集和微调训练数据集，并进行数据预处理；12）设定URL-BERT模型；13）URL-BERT模型的预训练：利用预训练数据集对URL-BERT模型进行预训练；14）URL-BERT模型的微调：利用微调训练数据集对预训练后的URL-BERT模型进行微调；15）待检测域名的获得：获得待检测的域名；16）恶意域名检测结果的获得：将待检测的域名输入微调后的URL-BERT模型，获得恶意域名检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥城市云数据中心股份有限公司 一种基于大语言模型的恶意域名检测方法
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