龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国科学院计算机网络信息中心
摘要：本发明涉及网络安全技术领域，为提高恶意域名检测结果的准确性，提供了一种基于动态超图学习的恶意域名检测方法，采集包括恶意域名与正常域名的域名样本集；为域名样本集中每个域名样本提取特征向量；采用决策树对域名样本进行分类，相同类别的域名样本具有相同的特征属性；将域名样本作为顶点，并将相同类别的顶点连接以形成超边，从而构建出超图；结合超图与域名‑IP强关联关系图对动态超图神经网络进行训练；将待测域名输入训练完成后的动态超图神经网络进行分类识别。本发明结合超图与域名‑IP强关联关系图对动态超图对特征进行增强，可以将相关联的域和IP进行全面刻画，能够有效提高检测结果的准确性。
主权项：1.一种基于动态超图学习的恶意域名检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集包括恶意域名与正常域名的域名样本集；为域名样本集中每个域名样本提取特征向量；采用决策树对域名样本进行分类，相同类别的域名样本具有相同的特征属性；将域名样本作为顶点，并将相同类别的顶点连接以形成超边，从而构建出超图；结合超图与域名-IP强关联关系图对动态超图神经网络进行训练；将待测域名输入训练完成后的动态超图神经网络进行分类识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算机网络信息中心 基于动态超图学习的恶意域名检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号