[发明专利]一种不良域名识别方法及装置

权利要求书

1.一种不良域名识别方法，其特征在于，所述方法包括：

从域名关系图谱中获得至少一个连通子图，所述连通子图中包括已知类别域名和未知类别域名；

获得所述连通子图的特征矩阵和所述连通子图的邻接矩阵，所述连通子图的特征矩阵用于指示同一个连通子图中每个未知类别域名相对于已知类别域名的相关程度，所述连通子图的邻接矩阵用于指示同一个连通子图中域名之间的连接关系；

所述连通子图的特征矩阵是基于所述未知类别域名的特征向量和所述已知类别域名的特征向量得到的；

所述连通子图的邻接矩阵，通过连通子图中域名之间的连接关系，得到连通子图中每个域名的连接向量，连接向量用于指示该域名与其他域名之间的连接关系；

基于所述连通子图的特征矩阵和所述连通子图的邻接矩阵，识别所述连通子图中未知类别域名的类别，所述未知类别域名的类别用于指示所述未知类别域名是否为不良域名。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述连通子图的特征矩阵和所述连通子图的邻接矩阵包括：

基于所述连通子图中域名之间的连接关系，得到所述连通子图的邻接矩阵；

获得所述连通子图中未知类别域名相对已知类别域名的相关程度，并基于所述未知类别域名相对已知类别域名的相关程度，得到所述未知类别域名的特征向量；

获得所述连通子图中已知类别域名的特征向量；

基于所述未知类别域名的特征向量和所述已知类别域名的特征向量，得到所述连通子图的特征矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得所述连通子图中未知类别域名相对已知类别域名的相关程度，并基于所述未知类别域名相对已知类别域名的相关程度，得到所述未知类别域名的特征向量包括：

基于公式获得所述连通子图中未知类别域名相对已知类别域名的相关程度，在同一连通子图中，x_i表示未知类别域名v_i的初始特征向量，q_j表示已知类别域名节点v_j的特征向量，W为注意力网络权重矩阵；

基于公式得到所述未知类别域名v_i的特征向量，其中N为连通子图中已知类别域名的数量，α_n表示未知类别域名v_i与其所属连通子图内第n个已知类别域名的相关程度，q_n表示第n个已知类别域名的特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述连通子图的特征矩阵和所述连通子图的邻接矩阵，识别所述连通子图中未知类别域名的类别包括：

调用域名识别模型对所述连通子图的特征矩阵和所述连通子图的邻接矩阵进行处理，得到所述连通子图中未知类别域名的类别，所述域名识别模型是基于各个历史连通子图的特征矩阵、各个历史连通子图的邻接矩阵和各个历史连通子图中各历史域名的真实标签进行训练得到，所述历史域名的真实标签用于指示所述历史域名是否属于不良域名。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述域名识别模型的训练过程包括：

获得所述各个历史连通子图的特征矩阵和所述各个历史连通子图的邻接矩阵；

将同一个历史连通子图的特征矩阵和邻接矩阵输入到所述域名识别模型中，得到所述历史连通子图中各历史域名的预测标签；

根据所述历史连通子图中各历史域名的预测标签和真实标签，得到损失值，利用所述损失值对所述域名识别模型的模型参数进行调整直至得到的所有损失值中出现最小值，以所述最小值对应的域名识别模型对所述连通子图的特征矩阵和所述连通子图的邻接矩阵进行处理。