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龙图腾网获悉中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司申请的专利一种检测网址链接信息的方法、装置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：CN115481333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202110664853.5，技术领域涉及：G06F16/955；该发明授权一种检测网址链接信息的方法、装置及设备是由李邦灵;彭华熹;张二鹏;辛军设计研发完成，并于2021-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检测网址链接信息的方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种检测网址链接信息的方法、装置及设备，其中，检测网址链接信息的方法包括：获取待检测的网址链接信息；利用极端梯度提升XGBoost分类模型，对所述网址链接信息进行检测，得到分类结果；其中，所述XGBoost分类模型中包含针对非正常类别的网址链接的敏感因子；所述敏感因子能够使得所述XGBoost分类模型中的第一误分类代价小于第二误分类代价；所述第一误分类代价对应于训练所述XGBoost分类模型时数量大的样本的误分类代价，所述第二误分类代价对应于训练所述XGBoost分类模型时数量小的样本的误分类代价。本方案很好的解决了现有技术中针对恶意网址检测的方案准确率低的问题。

本发明授权一种检测网址链接信息的方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种检测网址链接信息的方法，其特征在于，包括： 获取待检测的网址链接信息； 利用极端梯度提升XGBoost分类模型，对所述网址链接信息进行检测，得到分类结果； 其中，所述XGBoost分类模型中包含针对非正常类别的网址链接的敏感因子； 所述敏感因子能够使得所述XGBoost分类模型中的第一误分类代价小于第二误分类代价； 所述第一误分类代价对应于训练所述XGBoost分类模型时数量大的样本的误分类代价，所述第二误分类代价对应于训练所述XGBoost分类模型时数量小的样本的误分类代价； 其中，所述XGBoost分类模型的损失函数为： ； 其中，表示所述XGBoost分类模型的损失函数值，n表示总样本数，i表示第i个样本，a表示所述敏感因子，表示第i个样本的真实分类值，表示第i个样本的预测分类值； 其中，所述敏感因子的取值区间为[NP，N+PP]； 其中，N表示用于获取所述敏感因子的正常类别的网址链接的数量，P表示用于获取所述敏感因子的非正常类别的网址链接的数量，且N大于P。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：100053 北京市西城区宣武门西大街32号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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