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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于属性异构图神经网络的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：CN116418565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310246077.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于属性异构图神经网络的域名检测方法是由胡晓艳;栗淼;程光;吴桦设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于属性异构图神经网络的域名检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于属性异构图神经网络的域名检测方法，分为四个部分，第一部分为数据集构建，基于DNS流量报文找出有用信息，同时结合域名黑白名单构建可用数据集；第二部分为异构信息网络的构建，利用DNS流量信息刻画出节点连接而成的信息网络，其中蕴含着关联级别特征；第三部分为网络节点初始属性设定，给节点注入高区分度的个体级特征；第四部分为异构图节点分类，具体内容为依据邻居关系进行节点采样和特征聚合，得到域名嵌入向量表示并分类识别。本发明相比于现有研究能够在域名回顾性检测场景中实现对恶意域的更精准的分类，准确率达到98.67％，便于网络管理者对恶意域流量进行精细化分类与监管。

本发明授权一种基于属性异构图神经网络的域名检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于属性异构图神经网络的域名检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1构建域名行为流量数据集，基于校园DNS流量数据集和域名黑白名单数据集进行数据预处理，过滤出可用信息，并根据域名黑白名单数据集为域名打标签； 2将DNS全行为映射成域名行为异构图信息网络，分析DNS活动中实体和关系，建模为点边的形式，并提取元路径并赋予关联语义，最终创建的图网络中蕴含着域名关联级特性； 3基于数据集从文本和行为两个角度提取域名个体级特征，设置为节点初始属性，创建带有属性的异构图网络； 4获取异构图神经网络节点分类模型，基于节点个体特征和关联语义特征进行聚合，然后分类获取待测域名节点的识别检测结果； 所述步骤4具体包括如下子步骤： 4.1利用步骤3得到的属性异构图中已标记节点相关信息，进行学习，得到异构图节点分类检测模型； 4.2利用以上模型，获取属性异构图中待检测域名的识别结果； 所述步骤4.1具体包括如下子步骤： 4.1.1基于graphSAGE模型进行元路径内聚合，采用先采样后聚合的思想，在5种元路径内为每个域名获取嵌入向量表示； 4.1.2基于注意力机制进行路径外聚合，按照规则设定每种语义元路径的注意力系数，根据目标在模型学习过程中不断优化参数，获取到自适应权重，自动识别出各元路径信息中需要重点关注的部分，并得到聚合结果： 其中hf表示最终的聚合结果，表示每种元路径学习得到的权重系数，h′a′为每种元路径内部聚合的结果； 4.1.3依据聚合表示向量的最大值下标，得到域名分类结果，其中，利用交叉熵损失函数，通过正反向传播不断优化模型，提高其表示和分类检测的能力。

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