一种基于胶囊网络的恶意网站URL检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于胶囊网络的恶意网站URL检测方法，包括：根据进制转换规则将拦截到的待检测URL转换为三通道RGB彩色图像；基于胶囊网络构建目标检测模型；利用样本数据对目标检测模型进行训练，生成包含图结构和网络参数的目标检测模型；将待检测目标输入训练后的目标检测模型中，对拦截到的待检测URL是否属于恶意网站以及属于哪个恶意家族进行识别分类。本发明引入了恶意网站URL可视化方法，提高了检测效率；使用胶囊网络进行图像的特征提取和分类训练，提高了检测准确率，同时也较好解决了深度神经网络中小样本训练效果不佳的问题。

《一种基于胶囊网络的恶意网站URL检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022101514971，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为付雄;徐锴涛;邓松;王俊昌;程春玲，申请日期为2022-02-17，公开（公告）日期为2024-03-15，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于胶囊网络的恶意网站URL检测方法，包括：根据进制转换规则将拦截到的待检测URL转换为三通道RGB彩色图像；基于胶囊网络构建目标检测模型；利用样本数据对目标检测模型进行训练，生成包含图结构和网络参数的目标检测模型；将待检测目标输入训练后的目标检测模型中，对拦截到的待检测URL是否属于恶意网站以及属于哪个恶意家族进行识别分类。本发明引入了恶意网站URL可视化方法，提高了检测效率；使用胶囊网络进行图像的特征提取和分类训练，提高了检测准确率，同时也较好解决了深度神经网络中小样本训练效果不佳的问题。

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