一种基于门控卷积和LSTM的DGA域名检测模型及方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210845714.7
IPC分类号：H04L9/40;H04L61/4511;G06N3/04;G06K9/62;G06F16/903
申请日期：
2022-07-19
申请人：
深圳大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于门控卷积和LSTM的DGA域名检测模型及方法
申请号	CN202210845714.7	申请日期	2022-07-19
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-10-25	公开/公告号	CN115242484A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L9/40	IPC分类号	H;0;4;L;9;/;4;0;;;H;0;4;L;6;1;/;4;5;1;1;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;F;1;6;/;9;0;3查看分类表>
申请人	深圳大学	申请人地址	广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳大学	当前权利人	深圳大学
发明人	江魁;吴思维
代理机构	北京京专专利代理事务所（普通合伙）	代理人	宋华

摘要

本发明公开了一种基于门控卷积和LSTM的DGA域名检测模型及方法，属于互联网安全技术领域；本发明在卷积运算中引入了门控机制，用于控制信息在层次结构中的流动，提高了信息的传递效率；同时通过堆叠多个卷积门控单元，进一步提取域名深层次的特征，并借鉴残差网络的思想在卷积门控单元间引入残差结构，缓解了深层网络中出现的梯度弥散问题；更进一步的，利用注意力机制从LSTM层的输出中提取相关特征，捕捉当前隐含状态和之前所有隐含状态之间的关系，充分利用了所有之前隐藏状态的信息；通过注意力机制训练每个字符的权重，滤除噪音或无用信息，提高了在检测基于字典DGA域名时的准确度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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