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摘要：本申请实施例提供了一种恶意域名识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质。方法包括：获取待分类域名对应的待分类数据，并将待分类数据输入至目标模型；其中，目标模型包括第一特征处理组件、第二特征处理组件和分类组件；通过第一特征处理组件进行特征提取，得到待分类域名对应的待分类特征；通过第二特征处理组件基于注意力机制对待分类特征进行至少一次特征增强表示，得到第一中间特征；其中，第二特征处理组件由卷积层与注意力机制耦合得到；将待分类特征与第一中间特征进行特征融合，得到第一融合特征；将第一融合特征输入至分类组件中进行特征映射处理，得到待分类数据的恶意域名识别结果。以此，能够提高对恶意域名识别的准确性。
主权项：1.一种恶意域名识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分类域名对应的待分类数据，并将所述待分类数据输入至目标模型；其中，所述目标模型包括第一特征处理组件、第二特征处理组件、分类组件，以及位于所述第二特征处理组件和所述分类组件之间的序列处理组件；通过所述第一特征处理组件进行特征提取，得到所述待分类域名对应的待分类特征；通过所述第二特征处理组件基于注意力机制对所述待分类特征进行至少一次特征增强表示，得到第一中间特征；其中，所述第二特征处理组件由卷积层与所述注意力机制耦合得到；将所述待分类特征与所述第一中间特征进行特征融合，得到第一融合特征；通过所述序列处理组件，基于所述第一融合特征中的多个第一特征元素的时间顺序信息，对所述多个第一特征元素进行特征增强表示，得到第二中间特征；根据所述第一融合特征和所述第二中间特征进行拼接，得到第一拼接特征；将所述第一拼接特征输入至所述分类组件中进行特征映射处理，得到所述待分类数据的恶意域名识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鹏城实验室 恶意域名识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质
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