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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种面向物联僵尸网络的DGA域名检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116633623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310597905.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种面向物联僵尸网络的DGA域名检测方法是由辛阳;吴英英;姚良威设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向物联僵尸网络的DGA域名检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于物联网安全技术领域，公开了一种面向物联僵尸网络的DGA域名检测方法，包括：获取物联网设备发出的DNS域名解析请求中的域名字符串；将域名字符串输入训练好的域名检测模型中得到域名的二分类和多分类结果；其中，所述域名检测模型是基于SmallBERT预训练模型与CNN的融合网络进行训练所得到的。本发明通过结合SmallBERT模型对域名以子词为粒度和基于CNN对域名以字符为粒度的两种特征提取能力，提高算法对域名语义、词法、发音性、字符随机性等综合特征的学习能力，提升针对随机单词型DGA域名的检测性能，改善域名多分类任务性能不平衡的问题，满足物联网环境下计算资源受限、推理速度高的要求，具有检测性能高、流程简单、易于部署、可用范围广的优点。

本发明授权一种面向物联僵尸网络的DGA域名检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向物联僵尸网络的DGA域名检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取DGA域名开源数据集：UMUDGA数据集和UTL_DGA22数据集，将数据集中的DGA家族分为三类：随机字符型、随机音节型、随机单词型； 步骤S2，根据上述三类DGA家族域名，按照2:1:1比例提取上述2个数据集中的DGA家族域名数据，再获取合法域名开源数据集，即Tranco数据集，其中，提取Tranco数据集中的24万条域名数据作为合法域名数据，将DGA域名数据集和合法域名数据集融合，对融合后的域名数据集分别进行DGA域名与合法域名的二分类标注，以及上述三类DGA域名与合法域名的多分类标注； 步骤S3，基于深度学习框架构建SmallBERT预训练模型与CNN融合网络的域名分类器，该分类器神经网络连接方式为：将域名字符串同时输入词嵌入层和字符嵌入层，词嵌入层的输出作为SmallBERT层的输入，字符嵌入层的输出作为一维CNN子网络的输入，一维CNN层的输出同时作为最大池化层和平均池化层的输入，经最大池化层和平均池化层后的输出特征串联成一个长向量作为全连接层的输入，SmallBERT层的输出和CNN子网络的输出串联后，接入64维的稠密层，再分别接入两个分类输出层； 步骤S4，基于步骤S1和S2的获取的数据集对步骤S3的DGA域名分类器进行训练，按照9:1划分训练集和测试集，每一个训练轮次开始前将训练集打乱，然后将训练集按照9:1划分为该轮次训练集和该轮次验证集，分类器的输出包括域名的二分类结果和多分类结果。

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