DGA域名分类模型训练方法、系统及DGA域名平衡分类方法

本申请涉及网络安全与人工智能结合领域，公开了一种DGA域名分类模型训练方法、系统及DGA域名平衡分类方法，DGA域名分类模型训练方法包括：通过提取TLD字符序列、N‑TLD字符序列、统计特征序列和词库序列，并进行向量转换和特征融合，构建多通道特征融合向量；利用自编码网络层进行特征重构，并结合重构损失函数和分类损失函数，训练目标多通道语义学习模型；同时，使用再平衡算法对特征向量进行处理，并训练目标分类模型；最终，将两个模型结合得到目标DGA域名分类模型。该目标DGA域名分类模型能有效提高DGA域名分类的准确性和鲁棒性。