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申请/专利权人：中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动(浙江)创新研究院有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本申请涉及人工智能领域，提供一种基于联邦学习的恶意域名识别模型训练方法、装置和设备。所述方法包括：使用域名训练数据训练恶意域名识别模型后对模型的参数进行加密，得到加密模型参数，域名训练数据由包含域名对应网页文字内容的第一训练数据和包含域名对应网页图像内容的第二训练数据组成；将加密模型参数发送至服务端；获得服务端反馈的聚合模型参数后解密，得到解密模型参数；基于解密模型参数对恶意域名识别模型进行更新。本申请提供的恶意域名识别模型训练方法利用网址上的图像预测网址是否为恶意网址，提高恶意域名识别的准确性；将模型参数同态加密上传服务器进行计算，解决了多个企业组织客户端大规模数据分散且具有高度隐私的问题。
主权项：1.一种基于联邦学习的恶意域名识别模型训练方法，应用于客户端，其特征在于，包括：执行循环过程直至满足预设迭代条件；所述循环过程包括：使用域名训练数据训练恶意域名识别模型后，对所述恶意域名识别模型的参数进行加密，得到加密模型参数，所述域名训练数据由包含域名对应网页文字内容的第一训练数据和包含域名对应网页图像内容的第二训练数据组成；将所述加密模型参数发送至服务端；获得所述服务端反馈的聚合模型参数后，对所述聚合模型参数进行解密，得到解密模型参数；基于所述解密模型参数对所述恶意域名识别模型进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国移动通信集团浙江有限公司 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 中国移动通信集团有限公司 基于联邦学习的恶意域名识别模型训练方法、装置和设备
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