基于多维数据关联分析的一种域名安全检测方法

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基于多维数据关联分析的一种域名安全检测方法
申请号:CN202510145940
申请日期:2025-02-10
公开号:CN119966730A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本申请涉及域名安全检测领域,公开了基于多维数据关联分析的一种域名安全检测方法,所述方法包括以下步骤:步骤一、收集待检测域名的多维数据,所述多维数据包括域名注册信息、域名解析记录、历史行为数据、域名命名规则以及域名类别;步骤二、提取待检测域名的多个特征,所述特征包括域名长度、字符随机性、历史行为、域名年龄、注册地、域名类别;步骤三、根据所述多个特征构建待检测域名的特征向量;步骤四、将所述特征向量输入至预先训练的域名安全检测模型。通过多维数据的综合分析,考虑了域名的注册信息、解析记录、历史行为、域名命名规则及域名类别等多个因素,避免了现有方法仅依赖单一特征导致的安全性评估不全面的问题。
技术关键词
字符 机器学习模型 网格搜索算法 网格搜索方法 集成学习模型 监督学习算法 异常数据 数值 深度神经网络 离散特征 支持向量机 参数 编码技术 信誉 专家系统 风险 随机森林 插值法 年龄
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