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龍圖騰網獲悉中國刑事警察學院申請的專利一種關鍵特征提取的DGA域名主動檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120415908B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510905513.5，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種關鍵特征提取的DGA域名主動檢測方法及系統是由李鑫設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種關鍵特征提取的DGA域名主動檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及網絡安全協議技術領域，具體涉及一種關鍵特征提取的DGA域名主動檢測方法及系統，該方法包括：從域名數據中篩選出若干個子域并轉換成域名數字序列；構建雙分支的主動檢測模型，分支1中動態調整膨脹卷積的膨脹率；分支2中對SE注意力模塊進行優化，降低SE注意力模塊中通道維度減少導致的信息損失，提取樣本數據的關鍵特征；將雙分支的輸出結果進行融合得到特征圖，并送入最大池化層提取關鍵特征，以訓練主動檢測模型；利用訓練好的主動檢測模型獲取待檢測域名的檢測結果。本申請旨在通過主動檢測模型中兩個分支提取結果，提高了主動檢測模型對不同子域字符長度特征的提取能力，降低了通道壓縮減少會導致通道信息的丟失的可能。

本發明授權一種關鍵特征提取的DGA域名主動檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種關鍵特征提取的DGA域名主動檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 從域名數據中篩選出若干個子域并轉換成域名數字序列； 構建雙分支的主動檢測模型； 在分支1中，針對不同域名數字序列中組成子域字符的長度不同的特征，將其轉化成域名詞向量并動態調整域名詞向量中每個位置膨脹卷積的膨脹率，以通過膨脹卷積得到對應的特征圖； 在分支2中，對膨脹卷積后的特征圖進行維度轉換，得到用于SE注意力模塊輸入的多通道特征圖；在SE注意力模塊中第1個全連接層進行通道減少時，對每個通道的特征圖構建無向圖，利用無向圖中每個節點的稠密向量以劃分每個節點的判別節點，并結合無向圖中的節點之間存在平均路徑長度的路徑數量確定每個節點的池化影響權重；根據SE注意力模塊中第2個全連接層輸出的每個特征圖的權重，對對應特征圖中每個元素對應節點的池化影響權重進行加權，以得到SE注意力模塊的最終輸出； 將SE注意力模塊的最終輸出中每個通道的特征圖膨脹卷積提取的相同通道的特征圖進行加法融合得到融合后的特征圖，并送入最大池化層提取關鍵特征，以訓練主動檢測模型；利用訓練好的主動檢測模型獲取待檢測域名的檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國刑事警察學院，其通訊地址為：110801 遼寧省沈陽市皇姑區塔灣街83號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。