中国互联网络信息中心杨学获国家专利权
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龙图腾网获悉中国互联网络信息中心申请的专利一种基于动态异构图的不良域名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：CN117150353B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310932790.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于动态异构图的不良域名识别方法和装置是由杨学;李洪涛;张中献;刘冰;马永征;王鹤子设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于动态异构图的不良域名识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态异构图的不良域名识别方法和装置。该方法包括：搭建域名异构图谱；搭建图神经网络模型，包括基于注意力机制的神经网络模型和RNN模型；利用域名异构图谱获取时间序列图谱数据，将其输入基于注意力机制的神经网络模型，得到各节点的时序信息，将其输入RNN模型中进行训练；利用训练完成的图神经网络模型进行不良域名识别。本发明能够充分考虑各类型节点通过不同连接方式对域名节点的影响，增加识别结果的解释性；通过在异构图的基础上引入时间维度，能够从多维度考虑图谱信息，提高识别结果的准确性；通过节点类型、节点级及关联类型级三个自注意力层，能够更加有效地提取节点特征，提高识别结果准确率。
本发明授权一种基于动态异构图的不良域名识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态异构图的不良域名识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 搭建域名异构图谱； 搭建图神经网络模型，包括基于注意力机制的神经网络模型和RNN模型； 利用域名异构图谱获取时间序列图谱数据，将其输入基于注意力机制的神经网络模型，得到各节点的时序信息，将其输入RNN模型中进行训练； 利用训练完成的图神经网络模型进行不良域名识别； 所述基于注意力机制的神经网络模型包括三个自注意力层：节点类型注意力层，节点级多头注意力层，以及关联类型级注意力层；所述节点类型注意力层用来学习不同节点类型的注意力权重；所述节点级多头注意力层用来学习得到确定的域名关联类型下不同邻居节点的权重系数以及节点i的节点级嵌入表示所述关联类型级注意力层用来学习得到衡量域名关联类型重要性的权重以及节点i的最终嵌入表示Zi。
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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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