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一种基于自反馈学习的大规模恶意域名检测系统及方法
被引:0
专利类型
:
发明
申请号
:
CN201810563861.9
申请日
:
2018-06-04
公开(公告)号
:
CN108737439B
公开(公告)日
:
2018-11-02
发明(设计)人
:
邹福泰
朱家琛
李林森
吴越
申请人
:
申请人地址
:
200240 上海市闵行区东川路800号
IPC主分类号
:
H04L2906
IPC分类号
:
H04L2912
代理机构
:
上海旭诚知识产权代理有限公司 31220
代理人
:
郑立
法律状态
:
授权
国省代码
:
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法律状态
法律状态公告日
法律状态
法律状态信息
2021-02-09
授权
授权
2018-11-27
实质审查的生效
实质审查的生效 IPC(主分类):H04L 29/06 申请日:20180604
2018-11-02
公开
公开
共 50 条
[1]
一种基于机器学习的WEB恶意请求深度检测系统及方法
[P].
邹福泰
论文数:
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邹福泰
;
张庆儒
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张庆儒
;
赵铭华
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赵铭华
;
张恒瑞
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张恒瑞
;
张子瑄
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张子瑄
.
中国专利
:CN109547423B
,2019-03-29
[2]
一种基于集成学习的恶意域名检测方法
[P].
游政贤
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游政贤
;
茅剑
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茅剑
;
林金良
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林金良
;
杨燕萍
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杨燕萍
.
中国专利
:CN115102783A
,2022-09-23
[3]
基于动态超图学习的恶意域名检测方法
[P].
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机构:
魏金侠
;
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机构:
龙春
;
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机构:
付豪
;
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机构:
宫良一
;
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机构:
李婧
;
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机构:
杨帆
.
中国专利
:CN118540072A
,2024-08-23
[4]
基于大数据的DNS恶意域名检测系统及方法
[P].
李焕洲
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机构:
成都安舟信息技术有限公司
成都安舟信息技术有限公司
李焕洲
;
云胜强
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成都安舟信息技术有限公司
成都安舟信息技术有限公司
云胜强
;
唐彰国
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成都安舟信息技术有限公司
成都安舟信息技术有限公司
唐彰国
;
陈桂桦
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机构:
成都安舟信息技术有限公司
成都安舟信息技术有限公司
陈桂桦
;
李俊成
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机构:
成都安舟信息技术有限公司
成都安舟信息技术有限公司
李俊成
.
中国专利
:CN117354024A
,2024-01-05
[5]
基于深度学习的恶意域名检测方法及装置
[P].
仝哲
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仝哲
;
范渊
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范渊
.
中国专利
:CN110798481A
,2020-02-14
[6]
基于深度学习的可解释恶意域名检测方法及系统
[P].
杨英
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机构:
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
杨英
;
闫莉莉
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山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
闫莉莉
;
李雨颖
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山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
李雨颖
;
王伟
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山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
王伟
;
侯仰志
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山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
侯仰志
;
于召勇
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机构:
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
于召勇
;
马文豪
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山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
马文豪
;
王利超
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山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
王利超
;
于永浩
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机构:
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
于永浩
.
中国专利
:CN117938523A
,2024-04-26
[7]
基于联邦学习和深度学习的DGA恶意域名检测方法
[P].
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机构:
刘承启
;
黄安和
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机构:
南昌大学
南昌大学
黄安和
;
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机构:
邹伟平
;
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机构:
黄文海
.
中国专利
:CN120263512A
,2025-07-04
[8]
一种基于无监督学习的恶意域名检测方法
[P].
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机构:
高天寒
;
王泓凯
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机构:
东北大学
东北大学
王泓凯
.
中国专利
:CN118054951A
,2024-05-17
[9]
基于半监督学习的恶意域名检测方法及装置
[P].
刘玉岭
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刘玉岭
;
樊昭杉
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樊昭杉
;
刘俊荣
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刘俊荣
;
韩冬旭
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韩冬旭
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王青
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王青
;
焦浩然
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焦浩然
.
中国专利
:CN114553496A
,2022-05-27
[10]
基于联邦学习和深度学习的DGA恶意域名检测方法
[P].
论文数:
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机构:
刘承启
;
黄安和
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机构:
南昌大学
南昌大学
黄安和
;
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引用数:
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机构:
邹伟平
;
论文数:
引用数:
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机构:
黄文海
.
中国专利
:CN120263512B
,2025-09-19
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