[发明专利]一种基于生成对抗网络模型的恶意域名训练数据生成方法在审
| 申请号： | 202110144414.1 | 申请日： | 2021-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN113190846A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 欧毓毅;刘立婷 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于生成对抗网络模型的恶意域名训练数据生成方法，首先预处理输入域名数据，选择真实恶意域名数据作为输入数据；然后将经过预处理的真实恶意域名数据输入生成对抗网络模型进行训练，生成对抗网络模型由一对神经网络模型组成，包括生成器和判别器，两者通过对抗学习的训练算法来提升网络的权重，以实现生成器能够生成混淆判别器的数据；最后利用训练好的生成对抗网络模型来生成训练数据。本发明能够直接对输入数据的字符特征进行学习，无须预先对域名进行特征提取，并且生成的数据具有能够更好的模拟输入数据的内在特征和更加充分关联字符序列信息的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 模型 恶意 域名 训练 数据 方法 | ||
【主权项】：
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