一种基于大语言模型的恶意域名检测方法

本发明涉及一种基于大语言模型的恶意域名检测方法，与现有技术相比解决了难以针对恶意域名进行检测的缺陷。本发明包括以下步骤：预训练数据集和微调训练数据集的构建；设定URL‑BERT模型；URL‑BERT模型的预训练；URL‑BERT模型的微调；待检测域名的获得；恶意域名检测结果的获得。本发明采用了大语言模型BERT来处理恶意域名，利用大语言模型强大的语义理解能力，可以更好地捕捉域名中的隐含信息和语境，提高恶意域名的识别准确性。