[发明专利]一种异常域名的识别方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201910016504.5 | 申请日： | 2019-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN109714356A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 王巍巍 | 申请（专利权）人： | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L29/12;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 李欣;项京 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种异常域名的识别方法，可以获取待识别域名，并且提取待识别域名的文本特征，以及将待识别域名的文本特征输入机器学习模型，得到机器学习模型输出的待识别域名的识别结果，机器学习模型为基于黑白样本集进行训练的分类模型，黑白样本集中包括黑样本和白样本，黑样本为已知的异常域名，白样本为已知的正常域名，因为是通过提取待识别域名的文本特征作为识别域名的依据，相比现有技术依靠已知的异常域名或已知的异常域名构成规则来识别域名，准确性更高，且通过预先构建的机器学习模型对域名进行识别，使得对域名的识别更具灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 机器学习模型 文本特征 装置及电子设备 分类模型 输入机器 样本集 构建 输出 学习 | ||
【主权项】：
1.一种异常域名的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别域名；提取所述待识别域名的文本特征；将所述待识别域名的所述文本特征输入机器学习模型，得到所述机器学习模型输出的所述待识别域名的识别结果，所述机器学习模型为基于黑白样本集进行训练的分类模型，所述黑白样本集中包括黑样本和白样本，所述黑样本为已知的异常域名，所述白样本为已知的正常域名。
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