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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于混合二叉神经树的恶意URL检测方法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：CN116186251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211588908.X，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于混合二叉神经树的恶意URL检测方法是由许国良;胡郅琪设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合二叉神经树的恶意URL检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于混合二叉神经树的恶意URL检测方法，属于信息安全技术领域。该方法包括：获取URL数据并进行预处理及标注；构建URL数据集；构建基于混合二叉神经树的恶意URL检测网络，引入决策树可解释的分支决策机制和神经网络自动提取空间特征的特点，自上而下地将URL局部特征信息的提取、增强和检测拟合在一棵完全二叉树中；使用URL训练集和验证集对网络进行训练，将测试集的待检测URL输入训练好的网络即可检测出URL是否具备恶意属性。本发明依据URL的字符级特征，灵活地将各类功能的神经网络模型融入至决策树模型的各个节点，极大地提升了恶意URL的检测精度。

本发明授权一种基于混合二叉神经树的恶意URL检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合二叉神经树的恶意URL检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1：获取URL，标注恶意URL和正常URL，对标注后的URL进行预处理； S2：构建URL数据集，并保证训练集、验证集和测试集中恶意URL和正常URL的比例相同； S3：构建基于混合二叉神经树的恶意URL检测网络，即融合决策树和神经网络来构成字符特征可解释的模型，该网络结合决策树可解释的分支决策机制和神经网络自动提取空间特征机制，将URL局部特征信息的提取、增强和检测拟合在一棵完全二叉树中；其中，决策树由完全二叉树组成，神经网络由CNN和Transformer中的编码器组成； 在混合二叉神经树中，Nh＝{nh1,nh2,...,nhi}为树的内部节点，每个节点分别由多尺度CNN构成的分支决策模块和单尺度CNN构成的检测模块Dk·构成；Eh＝{eh1,eh2,...,ehj}为内部节点之间的相连边，每条边由Transformer中编码器中的位置编码和多头自注意力联合模块构成；混合二叉神经树采用完全二叉树结构，i＝1,2,...,2h-1，j＝1,2,...,2h，k＝1,2,...,2H-1，h＝1,2,...,H，即h是从高度为H的树的根节点开始计数的第h层； S4：使用URL训练集对基于混合二叉神经树的恶意URL检测网络进行训练，并利用URL验证集指导基于混合二叉神经树的恶意URL检测网络的参数优化过程，直至训练完成；其中，采用改进的联合目标函数对基于混合二叉神经树的恶意URL检测网络进行参数优化；将测试集的待检测URL输入到已收敛的基于混合二叉神经树的恶意URL检测网络中，输出URL是否具备恶意属性； S5：将检测出的恶意URL返回至恶意网站拦截提醒插件，实现对用户正在访问潜在恶意网站的警示作用。

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