蘇州工學院姜久雷獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉蘇州工學院申請的專利基于字符級語言模型與結構特征融合的惡意URL檢測方法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：CN120277500B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510764171.X，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于字符級語言模型與結構特征融合的惡意URL檢測方法是由姜久雷;王旭;樂德廣;李松朔設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于字符級語言模型與結構特征融合的惡意URL檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于字符級語言模型與結構特征融合的惡意URL檢測方法，包括：使用字符級語言模型得到字符級URL語義特征；將URL語義特征送入膨脹金字塔注意力，進行語義增強，得到增強后的字符級URL語義特征；提取URL字符串的結構特征，得到URL結構特征；將URL結構特征與增強后的字符級URL語義特征進行動態加權融合，通過分類器輸出惡意URL判斷結果。通過字符級的語義理解，脫離預定義的詞表庫，提升對URL中出現隨機字符的適應能力，同時融合URL的結構特征，進一步提升模型對于惡意URL的識別性能。
本發明授權基于字符級語言模型與結構特征融合的惡意URL檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于字符級語言模型與結構特征融合的惡意URL檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S01：使用字符級語言模型得到字符級URL語義特征； S02：將URL語義特征送入膨脹金字塔注意力，進行語義增強，得到增強后的字符級URL語義特征；所述膨脹金字塔注意力包括深度可分離卷積和空間金字塔注意力；對輸入特征應用單個深度可分離卷積提取每個分支的公共信息，在不同的分支上進行具有不同的擴張速率的擴充的深度可分離卷積操作，通過使用殘差連接，采用不同的膨脹率以捕獲多尺度上下文信息；空間金字塔注意力用于提取具代表性的特征向量； S03：提取URL字符串的結構特征，得到URL結構特征； S04：將URL結構特征與增強后的字符級URL語義特征使用門控單元的門控權重對兩個特征向量進行加權融合，通過分類器輸出惡意URL判斷結果。
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蘇州工學院，其通訊地址為：215500 江蘇省蘇州市常熟市南三環路99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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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