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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于多源NLP的DNS异常检测与域名劫持预警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：CN120389896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510633835.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多源NLP的DNS异常检测与域名劫持预警方法是由刘欣然;张天乐;罗杨;王选;颉夏青设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源NLP的DNS异常检测与域名劫持预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源NLP的DNS异常检测与域名劫持预警方法，属于网络安全技术领域。本发明方法先进行多源情报采集与NLP语义分析，从采集的外部情报中识别恶意实体，推理攻击模式；再将识别的恶意实体与预设时间窗口内检测到的异常模式进行关联评分，若分数超过阈值，判定存在域名劫持或DNS投毒行为，执行域名劫持预警流程，存储异常事件日志；根据系统告警结果的反馈、日志以及情报关联分析与劫持判定输出的样本数据，更新多源情报采集与NLP语义分析模块以及DNS异常检测模型。本发明能实现对域名劫持及DNS异常的快速发现、精准定位与及时预警，并降低误报和漏报。

本发明授权基于多源NLP的DNS异常检测与域名劫持预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源NLP的DNS异常检测与域名劫持预警方法，其特征在于，包括： 步骤1，多源情报采集与NLP语义分析模块先进行多源异构情报的智能采集，再进行NLP语义分析与情报结构化处理；其中，多源异构情报的智能采集包括：设置强化学习驱动的动态爬虫策略，定期从预设网站爬取与网络安全相关的多模态数据，对多模态数据进行跨模态融合，以及使用TextGrad对抗训练对多模态数据进行文本清洗；NLP语义分析与情报结构化处理包括：将融合特征及文本清洗后的多模态数据作为输入，一方面进行小样本威胁实体识别，识别其中的恶意实体，另一方面进行基于因果驱动的主题聚类，识别其中的主题，构建主题间的演化路径，并加入威胁情报知识图谱中，推理恶意实体的攻击模式；所述主题是指威胁攻击模式所涉及的实体，包括APT组织名称、CVE编号、恶意域名、IP地址和攻击工具；威胁情报知识图谱中节点是不同实体，边是实体间的关系，关系包括使用、攻击和属于；其中，APT表示高级持续性威胁组织，CVE表示通用漏洞披露，NLP表示自然语言处理技术； 将检测到的恶意实体、实体关系和威胁置信度评分发送给情报关联分析与劫持判定模块； 步骤2，DNS记录采集与异常检测模块定时获取DNS查询与响应记录，进行异常检测； 步骤3，情报关联分析与劫持判定模块从多源情报采集与NLP语义分析模块采集检测到的恶意实体，从DNS记录采集与异常检测模块采集在设置时间窗口内检测的异常模式，计算恶意实体与异常模式的关联评分，若分数超过预设阈值，则判定存在域名劫持或DNS投毒行为，输出判定结果、建议的处置指令和防御动作给域名劫持预警与处置模块；其中处置指令包括需拦截的域名或和IP列表及风险等级，防御动作包括DNS重定向、证书吊销和流量清洗； 步骤4，域名劫持预警与处置模块在收到情报关联分析与劫持判定模块的输出后，执行：当收到判定域名或和IP存在较高风险后，触发自动告警机制；根据设定的策略执行防御动作；存储异常事件的日志； 步骤5，持续学习与动态更新模块收集系统告警结果的反馈，采集情报关联分析与劫持判定模块检测输出的判定结果，同步协同防御与异常事件相关日志，对多源情报采集与NLP语义分析模块以及DNS异常检测模型进行更新。

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