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龙图腾网获悉中国科学技术大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种恶意网站检测方法、装置、系统及设备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：CN115994351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211213957.5，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权一种恶意网站检测方法、装置、系统及设备是由陈双武;徐子鎐;刘丽哲;何华森;杨坚;杨锋设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶意网站检测方法、装置、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种恶意网站攻击检测方法、装置、系统及设备，方法包括：步骤1，网站定量特征提取：从待检测网站网页源码提取待检测网站的定量特征；步骤2，网站语义特征提取：从网页源码中选定与网站语义密切相关的重要标签，从选定的重要标签中提取各个标签的语义信息，将各个标签的语义信息合成为待检测网站的语义特征；步骤3，生成网站的特征向量：将定量特征与语义特征合成为特征向量；步骤4，检测恶意网站：以待检测网站的特征向量为输入，利用以过采样拓展图拓扑结构方式构建的增广图数据为训练数据预先训练好的图卷积神经网络分类器进行预测得出该待检测网站的类型分类，类型分类包括：恶意网站与合法网站。该方法能准确检测恶意网站。

本发明授权一种恶意网站检测方法、装置、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种恶意网站攻击检测方法，其特征在于，包括： 步骤1，网站定量特征提取：获取待检测网站的网页源码，从网页源码中提取待检测网站的定量特征，所述定量特征包括：内容特征和链接特征；所述步骤1中，按以下方式从网页源码中提取待检测网站的内容特征和链接特征，包括： 以标签为单位对网页源码进行拆分，拆分后得到以标签为单位的HTML代码，从title、meta、body、a各标签对应的HTML代码提取待检测网站的内容特征及链接特征；其中， 所述待检测网站的内容特征包括：停用词数量特征值、错误词数量特征值、关键字数量特征值、网页文本词汇数量特征值； 所述待检测网站的链接特征包括：网页排名值、空链接数量特征值、网页重定向链接数量特征值、网页外部链接数量特征值； 步骤2，网站语义特征提取：从待检测网站的网页源码中选定与网站语义密切相关的重要标签，从选定的重要标签中提取各个标签的语义信息，将各个标签的语义信息合成为待检测网站的语义特征；所述步骤2中，按以下方式从待检测网站的网页源码中选定与网站语义密切相关的重要标签，从选定的重要标签中提取各个标签的语义信息，合成待检测网站的语义特征，包括： 从待检测网站的网页源码中选定body、keyword、description和title四种标签作为与网站语义密切相关的重要标签； 将选定的同一标签内的文本视为整体，采用word2vec算法从各标签中的上下文词汇，预测当前词汇得到当前词汇的向量化表示，将得到的每个词汇的输出向量以标签为单位聚合成为标签向量，将所有标签向量结合生成标签矩阵，利用标签矩阵通过自注意力机制得出查询向量序列、关键向量序列和值向量序列，通过查询向量序列、关键向量序列和值向量序列计算得出各标签的注意力值，标签的注意力值的计算公式为： ； 其中，是注意力值；Q,K,V分别为查询向量序列、关键向量序列和值向量序列，是尺度； 利用上述方式计算得出的body、keyword、description和title标签的注意力值，按以下方式计算合成待检测网站的语义特征，为： ； ； 其中，各参数含义为：F9为待检测网站的语义特征；为输出向量的行向量，其中每一行分别代表body、keyword，description和title标签的注意力值；为网页语义向量；分别为body，keyword,description,title标签的语义向量； 步骤3，生成网站的特征向量：将所述步骤1得出的待检测网站的定量特征与所述步骤2得出的待检测网站的语义特征合成为待检测网站的特征向量； 步骤4，检测恶意网站：以待检测网站的特征向量为输入，利用以过采样拓展图拓扑结构方式构建的网站拓扑增广图数据作为训练数据预先训练好的图卷积神经网络分类器进行预测得出该待检测网站的类型分类，所述类型分类包括：恶意网站与合法网站。

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