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申请/专利权人：清华大学

摘要：本公开是关于一种域名对抗样本生成方法以及装置，涉及网络安全领域，包括：获取域名训练样本，将域名训练样本输入至生成器，以得到第一域名对抗数据；将第一域名对抗数据输入至二元分类器，以得到域名训练样本的真实性概率，并根据真实性概率和域名训练样本的真实数据计算第一损失值；在生成器逐字符生成第一域名对抗数据的每一时刻，利用语言模型判别器和域名训练样本，计算在生成器逐字符生成第一域名对抗数据的每一时刻的交叉熵损失值；根据第一损失值和每一时刻的交叉熵损失值，训练生成器、二元分类器和语言模型判别器；响应于域名对抗样本生成请求，基于训练好的生成器生成域名对抗样本。本公开提高了检测的时效性和鲁棒性。

主权项：1.一种域名对抗样本生成方法，其特征在于：获取域名训练样本，将所述域名训练样本输入至生成器，以得到第一域名对抗数据；将所述第一域名对抗数据输入至二元分类器，以得到所述域名训练样本的真实性概率，并根据所述真实性概率和所述域名训练样本的真实数据计算第一损失值；在所述生成器逐字符生成所述第一域名对抗数据的每一时刻，利用语言模型判别器和所述域名训练样本，计算在所述生成器逐字符生成所述第一域名对抗数据的每一时刻的交叉熵损失值；根据所述第一损失值和所述每一时刻的交叉熵损失值，训练所述生成器、所述二元分类器和所述语言模型判别器；响应于域名对抗样本生成请求，基于训练好的生成器生成域名对抗样本；所述根据所述第一损失值和所述每一时刻的交叉熵损失值，训练所述生成器、所述二元分类器和所述语言模型判别器，包括：根据所述第一损失值和所述每一时刻的交叉熵损失值计算生成器的指导信号，并根据所述指导信号对所述生成器进行一次训练操作；固定所述生成器的参数，并将域名训练样本输入至所述生成器以得到第二域名对抗数据，并根据第二域名对抗数据分别对所述语言模型判别器和所述二元分类器进行一次训练操作；其中，所述语言模型判别器利用每一时刻的交叉熵损失值和所述域名训练样本进行训练；所述二元分类器利用第一损失值和第二域名对抗数据进行训练；依照顺序循环迭代执行上述操作中所述生成器、所述语言模型判别器和所述二元分类器的训练操作，其中，当所述生成器进行训练时，固定所述二元分类器和所述语言模型判别器的参数，当对所述二元分类器和所述语言模型判别器进行训练的时候，固定所述生成器的参数。

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权利要求：

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