[发明专利]域名识别和域名识别模型生成方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种域名识别方法，其特征在于，包括：

获取待分类域名所对应的一维有序向量；所述一维有序向量包括将所述待分类域名进行字符数字转换后得到的数字；

根据所述一维有序向量和预设的神经网络模型，确定所述待分类域名的检测值；所述神经网络模型包括根据预设的损失函数和优化算法进行训练后，得到满足预设条件的神经网络模型；

对比所述检测值和指定中间值，并根据对比结果确定所述待分类域名的检测结果；

所述根据预设的损失函数和优化算法进行训练后，得到满足预设条件的神经网络模型，包括：

将总训练轮数与当前训练轮数进行大小比较，判断所述当前训练轮数是否小于或等于总训练轮数；

如果所述当前训练轮数小于或等于所述总训练轮数，则获取训练矩阵；

获取训练矩阵，对初始神经网络模型进行优化，得到优化后的神经网络模型；

获取验证矩阵；

根据所述验证矩阵和优化后的神经网络模型，确定所述验证矩阵对应的准确率；

根据所述准确率、当前容忍值和指定容忍值，确定所述神经网络模型是否为满足预设条件的神经网络模型；

具体的，将验证矩阵的准确率与指定准确率进行大小比较，判断所述准确率是否小于所述指定准确率；

如果所述准确率小于所述指定准确率，则更新当前容忍值，并判断更新后的当前容忍值是否大于指定容忍值；

如果所述当前容忍值大于所述指定容忍值，则确定优化后的神经网络模型为满足预设条件的神经网络模型；

如果识别准确率大于或等于指定准确率，则将所述识别准确率确定为所述指定准确率；

如果当前训练轮数大于预设的总训练轮数，或识别准确率不再持续增长，结束模型训练，保存当前训练完成的神经网络模型为满足预设条件的神经网络模型；

更新当前训练轮数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对比所述检测值和指定中间值，并根据对比结果确定所述待分类域名的检测结果，包括：

将待分类域名的检测值与指定中间值进行大小比较，判断所述检测值是否大于指定中间值；

如果所述检测值大于所述指定中间值，则确定所述待分类域名为非法域名；

如果所述检测值小于所述指定中间值，则确定所述待分类域名为合法域名。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对比所述检测值和指定中间值，并根据对比结果确定所述待分类域名的检测结果，包括：

将待分类域名的检测值与指定中间值进行大小比较，判断所述检测值是否小于指定中间值；

如果所述检测值小于所述指定中间值，则确定所述待分类域名为非法域名；

如果所述检测值大于所述指定中间值，则确定所述待分类域名为合法域名。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待分类域名所对应的一维有序向量，包括：

获取待分类域名对应的第一字符串；

根据字符和数字的对应关系，将所述第一字符串中的字符转换成对应的数字，并生成所述第一字符串对应的一维有序向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成所述第一字符串对应的一维有序向量，包括：

判断第一字符串对应的一维有序向量的长度是否小于指定长度；

如果所述长度小于所述指定长度，则对所述一维有序向量的尾部进行补值，得到指定长度的一维有序向量。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取待分类域名对应的第一字符串，包括：

获取待分类域名；

将所述待分类域名的前缀和后缀进行滤除，得到所述待分类域名对应的第一字符串。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取待分类域名，至少包括以下任意一种：

根据预设的域名生成算法，生成待分类域名；

根据ALEXA排行榜，获取待分类域名；

根据浏览网页的网址，提取出待分类域名。