一种违规网站识别与线索归因方法、装置、设备、介质及产品
申请号:CN202511492719
申请日期:2025-10-20
公开号:CN120974031A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种违规网站识别与线索归因方法、装置、设备、介质及产品,涉及互联网信息安全领域,该方法包括:针对任一目标网站,采集所述目标网站的多源异构数据;对多源异构数据进行特征提取,得到结构化特征向量;根据结构化特征向量,采用预先训练好的深度学习分类模型,确定目标网站的违规概率;对高概率违规网站列表中的目标网站进行关联性分析,构建网络关联图;高概率违规网站列表中包括违规概率高于设定阈值的目标网站;采用社区发现算法对网络关联图进行聚类,确定违规网站的运营主体信息。本申请通过多源异构数据特征提取、深度学习分类和图关联分析,实现了对违规网站的自动化准确识别及其背后运营主体的归因分析。
技术关键词
多源异构数据
深度学习分类模型
社区发现算法
归因
网络结构特征
图像视觉特征
线索
网络结构数据
Louvain算法
语义特征
互联网信息安全
文本
列表
加权无向图
聚类
处理器