东北大学;国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司姚羽获国家专利权
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龙图腾网获悉东北大学;国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种恶意域名检测方法及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：CN116684144B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310665605.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种恶意域名检测方法及装置是由姚羽;焦轩琦;周小明;张维;杨巍;于海;周金磊;赵桐;吕军;李文轩;孟勐;杨道青;李冲;李桉雨;李雪莹;刘莹;马智学;刘思宇;宋为设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种恶意域名检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全领域，提出了一种恶意域名检测方法及装置。首先利用原始域名数据集对检测模型进行训练；通过基于序列对抗网络和用雅克比的显著性图的对抗样本生成算法生成DGA恶意域名数据集，将生成的DGA恶意域名数据集输入至分类模型进行交替训练，生成新的对抗样本；生成的对抗样本加入原始域名数据集对检测模型进行再训练。本发明所提出的方法相比于现有技术，检测模型的对抗样本检测能力更强、鲁棒性更好、精确率以及召回率均优于其它模型。增加对抗训练后，检测模型的检测能力也有所提高。
本发明授权一种恶意域名检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种恶意域名检测方法，其特征在于，包括： 利用原始域名数据集对待训练检测模型进行训练，获得预训练检测模型； 通过基于序列对抗网络对抗样本生成算法和用雅克比的显著性图方法生成DGA恶意域名数据集； 将生成的DGA恶意域名数据集输入至分类模型进行交替训练，生成对抗样本； 生成的对抗样本加入原始域名数据集对预训练检测模型进行再训练，生成最终检测模型，用于恶意域名检测；其中所述预训练检测模型、待训练检测模型和最终检测模型是同一个检测模型的不同训练阶段，包括嵌入层、卷积神经网络层、长短期记忆网络层、注意力层和全连接层。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北大学;国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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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。
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