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龙图腾网获悉中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利一种恶意网站识别方法和装置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：CN118802282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202410267180.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种恶意网站识别方法和装置是由陈祖泉;林华生;牟艳琳;杜雪涛;张晨;陈燕雷;杜刚;常玲;罗君;顾佳林;赵蓓;裴明煜;薛姗;闫鑫;于少中;刘胜兰;王奕夫;陈凡设计研发完成，并于2024-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶意网站识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种恶意网站识别方法和装置，属于网络安全技术领域，所述方法包括：获取网络流量对应的URL字符串、网络流量特征和人工URL特征；将网络流量特征和人工URL特征进行拼接得到拼接人工特征，将URL字符串转化为向量；将拼接人工特征和向量输入恶意网站识别模型中，得到模型输出的恶意网站识别结果。上述方法结合了URL字符串中的特征、基于先验知识构建的人工URL特征以及网络流量特征，避免了单纯使用bert等模型来处理URL特征进行恶意网站识别带来的领域间的迁移问题，以及需要大量有标注数据进行模型微调的问题，有助于提高模型的可解释性。通过将网络流量特征纳入考量，提高了恶意网站识别的准确性。

本发明授权一种恶意网站识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种恶意网站识别方法，其特征在于，包括： 获取网络流量对应的URL字符串、网络流量特征和人工URL特征； 将所述网络流量特征和所述人工URL特征进行拼接得到拼接人工特征，将所述URL字符串转化为向量； 将所述拼接人工特征和所述向量输入恶意网站识别模型中，得到所述恶意网站识别模型输出的恶意网站识别结果； 其中，所述恶意网站识别模型用于对所述向量进行特征提取，并将从所述向量提取出的特征与所述拼接人工特征进行融合，基于融合后的特征参数进行恶意网站的识别； 所述恶意网站识别模型包括分类器和多个堆叠的模块，每个模块均由自注意力层和交叉注意力层构成； 所述自注意力层用于获取所述向量的原始序列，将所述原始序列中的每个元素通过不同的线性变化转换成query、key和value三个部分；将query和key进行点乘后，对query和key的点乘结果进行归一化处理，得到规范化自注意力值，再将规范化自注意力值与value进行点乘得到与所述原始序列相同维度的新序列； 所述交叉注意力层用于获取所述新序列和所述拼接人工特征，将所述新序列中的每个元素通过不同的线性变化转换成key和value两个部分，以及将所述拼接人工特征升维后作为query部分；将key和value进行点乘后，对key和value的点乘结果进行归一化处理，得到规范化自注意力值，再将规范化自注意力值与query进行点乘得到特征参数； 所述分类器由多层感知机组成，用于对所述特征参数进行分类计算，得到恶意网站的识别结果。

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