CN115841115B - 一种数据补充方法、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种数据补充方法、存储介质及电子设备，该方法包括：获取语句组Z；根据Z，获取特征类字符串列表T；将T中满足大于目标数量的每一数量对应的特征类字符串组在T中删除，得到第一特征类字符串列表T1；根据T1，获取待补充字符串组T2；将T2中至少部分待补充字符串和每一候选域名标号均作为训练正样本数据；每一候选域名标号均满足第一预设条件或第二预设条件，且均不为基于域名生成算法生成的域名标号；第一预设条件为对应的标号由若干第一类字符组成，第二预设条件为对应的标号由第一类字符和目标类字符串组成。由此，可以提高识别域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度。

Description

一种数据补充方法、存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种数据补充方法、存储介质及电子设备。

背景技术

域名生成算法（DGA）用于生成随机的域名标号，恶意软件利用该域名标号组成的域名可以有效地绕过黑名单检测，因此识别域名标号是否是基于域名生成算法生成的是十分必要的。

目前在识别目标域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号时，一般首先会采用若干正样本和若干负样本对初始识别模型进行训练，得到训练完成的模型，然后基于训练完成的模型识别目标域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号。

由于正常的域名标号一般是出于方便记忆而构建的，因此大部分的正常的域名标号为若干词语的全写，但还有一部分正常的域名标号是基于若干词语的简写构建的，由于基于若干词语的简写构建的域名标号相对较少，因此在对初始识别模型进行训练时采用的正样本中基于若干词语的简写构建的域名标号较少，以致识别域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度较低。

发明内容

针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

根据本发明的一方面，提供了一种数据补充方法，包括：

S100，获取语句组Z=(z₁,z₂,...,z_var1,...,z_num1),var1=1,2,...,num1；其中，z_var1为Z中的第var1个语句，num1为Z中的语句的数量；每一语句均至少包括汉字的拼音或英文单词。

S200，根据Z，获取特征类字符串列表T=(t₁,t₂,...,t_var1,...,t_num1),t_var1=(t_var1 ¹,t_var1 ²,...,t_var1 ^var2,...,t_var1 ^num2(var1))，var2=1,2,...,num2(var1)；其中，t_var1为T中的第var1个特征类字符串组；t_var1 ^var2为z_var1中包括的第var2个特征类字符串，特征类字符串为汉字的拼音或英文单词，num2(var1)为z_var1中包括的特征类字符串的数量；在z_var1中t_var1 ^var3-1在t_var1 ^var3之前，var3=2,3,...,num2(var1)。

S300，将num2(1)、num2(2)、...、num2(var1)、...、num2(num1-1)和num2(num1)中，满足大于目标数量num0的每一数量对应的特征类字符串组在T中删除，得到第一特征类字符串列表T1=(t1₁,t1₂,...,t1_var4,...,t1_num4)，var4=1,2,...,num4；其中，t1_var4为T1中的第var4个特征类字符串组，num4为T1中的特征类字符串组的数量。

S400，根据T1，获取待补充字符串组T2=(t2₁,t2₂,...,t2_var4,...,t2_num4)；其中，t2_var4为t1_var4中的至少部分特征类字符串的首个字符按照对应的特征类字符串在t1_var4中的排列顺序组成的待补充字符串。

S500，将T2中至少部分待补充字符串和每一候选域名标号均作为训练正样本数据；每一候选域名标号均满足第一预设条件或第二预设条件，且均不为基于域名生成算法生成的域名标号；第一预设条件为对应的标号由若干第一类字符组成，第一类字符为英文单词的首个字母或汉字的拼音的首个字符；第二预设条件为对应的标号由若干第一类字符和至少一个目标类字符串组成；目标类字符串为由数字或连字符组成的字符串。

其中，训练正样本数据用于对初始识别模型进行训练得到训练后的第一识别模型，训练后的第一识别模型用于识别满足第一预设条件或第二预设条件的域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号。

根据本发明的另一方面，还提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述数据补充方法。

根据本发明的另一方面，还提供了一种电子设备，包括处理器和上述非瞬时性计算机可读存储介质。

本发明至少具有以下有益效果：

在本发明中，首先获取每一语句中的特征类字符串，然后根据特征类字符串的数量小于或等于num0的每一语句中的特征类字符串的首个字符，得到若干待补充字符串，并将至少部分待补充字符串和每一候选域名标号均作为训练正样本数据，训练正样本数据用于对初始识别模型进行训练得到训练后的第一识别模型，训练后的第一识别模型用于识别满足第一预设条件或第二预设条件的域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号。

而在相关技术中，由于对初始识别模型进行训练时使用的正样本中基于若干词语的简写构建的域名标号较少，进而识别基于若干词语的简写构建的域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度较低。

相比于相关技术，本发明中的每一待补充字符串均由有语义的语句中的至少部分单词或拼音的首个字符组成，进而待补充字符串为有语义的语句的简写，由于基于若干词语的简写构建的且不为基于域名生成算法生成的域名标号一般为有语义的语句的简写，因此基于待补充字符串对训练正样本数据进行补充是较为合理的，综上，本发明中基于待补充字符串对训练正样本数据进行补充，可以使对初始识别模型进行训练时使用的正样本中基于若干词语的简写构建的域名标号较多，可以提高识别基于若干词语的简写构建的待识别标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度，达到了提高识别域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的数据补充方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种数据补充方法，其中，该方法可以由以下任意一项或其任意组合完成：终端、服务器、其他具备处理能力的设备，本发明实施例对此不作限定。

本发明实施例以服务器为例，下面将参照图1所示的数据补充方法的流程图，对数据补充方法进行介绍。

该方法包括以下步骤：

S100，获取语句组Z=(z₁,z₂,...,z_var1,...,z_num1),var1=1,2,...,num1。

其中，z_var1为Z中的第var1个语句，num1为Z中的语句的数量；每一语句均至少包括汉字的拼音或英文单词。

上述步骤S100的一种具体的实施方式可以为，服务器首先可以获取到若干网页，每一网页内均包括文本，然后在每一网页内的文本中确定出若干标点符号，服务器再将每一网页内的文本中每两个相邻排列的标点符号之间的句子作为目标句，并将全部目标句中包括汉字的拼音或英文单词的句子作为语句，得到语句组Z。例如，网页内的文本为“，AsiaPacific.Young Design，”,则Asia Pacific和Young Design均为目标句，且由于AsiaPacific和Young Design均包括英文单词，因此Asia Pacific和YoungDesign均为Z中的一个语句。

S200，根据Z，获取特征类字符串列表T=(t₁,t₂,...,t_var1,...,t_num1),t_var1=(t_var1 ¹,t_var1 ²,...,t_var1 ^var2,...,t_var1 ^num2(var1))，var2=1,2,...,num2(var1)。

其中，t_var1为T中的第var1个特征类字符串组；t_var1 ^var2为z_var1中包括的第var2个特征类字符串，特征类字符串为汉字的拼音或英文单词，num2(var1)为z_var1中包括的特征类字符串的数量；在z_var1中t_var1 ^var3-1在t_var1 ^var3之前，var3=2,3,...,num2(var1)。

S300，将num2(1)、num2(2)、...、num2(var1)、...、num2(num1-1)和num2(num1)中，满足大于目标数量num0的每一数量对应的特征类字符串组在T中删除，得到第一特征类字符串列表T1=(t1₁,t1₂,...,t1_var4,...,t1_num4)，var4=1,2,...,num4。

其中，t1_var4为T1中的第var4个特征类字符串组，num4为T1中的特征类字符串组的数量。

S400，根据T1，获取待补充字符串组T2=(t2₁,t2₂,...,t2_var4,...,t2_num4)。

其中，t2_var4为t1_var4中的至少部分特征类字符串的首个字符按照对应的特征类字符串在t1_var4中的排列顺序组成的待补充字符串。

在一种可能的实施方式中，t2_var4为t1_var4中除停用词以外的每一特征类字符串的首个字符按照对应的特征类字符串在t1_var4中的排列顺序组成的待补充字符串。停用词为预设得到的，例如of或and等均为停用词。例如，t1₁为“I love tianmen and Beijing”，则t2₁为“IltB”。

S500，将T2中至少部分待补充字符串和每一候选域名标号均作为训练正样本数据。

其中，每一候选域名标号均满足第一预设条件或第二预设条件，且均不为基于域名生成算法生成的域名标号；第一预设条件为对应的标号由若干第一类字符组成，第一类字符为英文单词的首个字母或汉字的拼音的首个字符；第二预设条件为对应的标号由若干第一类字符和至少一个目标类字符串组成；目标类字符串为由数字或连字符组成的字符串。

其中，训练正样本数据用于对初始识别模型进行训练得到训练后的第一识别模型，训练后的第一识别模型用于识别满足第一预设条件或第二预设条件的域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号。

具体的，上述初始识别模型可以为长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)算法、随机森林(RandomForest)、LightGBM、CatBoost或XGBoost等模型。

上述步骤S500的一种具体的实施方式可以为，服务器在得到T2后，将每一候选域名标号和T2中至少部分待补充字符串中的每一待补充字符串均作为训练正样本数据。

具体的，域名标号为域名中的标号，域名标号由字母、数字和/或连字符“-”组成。

由此可知，在本发明中，首先获取每一语句中的特征类字符串，然后根据特征类字符串的数量小于或等于num0的每一语句中的特征类字符串的首个字符，得到若干待补充字符串，并将至少部分待补充字符串和每一候选域名标号均作为训练正样本数据，训练正样本数据用于对初始识别模型进行训练得到训练后的第一识别模型，训练后的第一识别模型用于识别满足第一预设条件或第二预设条件的域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号。

而在相关技术中，由于对初始识别模型进行训练时使用的正样本中基于若干词语的简写构建的域名标号较少，进而识别基于若干词语的简写构建的域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度较低。

相比于相关技术，本发明中的每一待补充字符串均由有语义的语句中的至少部分单词或拼音的首个字符组成，进而待补充字符串为有语义的语句的简写，由于基于若干词语的简写构建的且不为基于域名生成算法生成的域名标号一般为有语义的语句的简写，因此基于待补充字符串对训练正样本数据进行补充是较为合理的，综上，本发明中基于待补充字符串对训练正样本数据进行补充，可以使对初始识别模型进行训练时使用的正样本中基于若干词语的简写构建的域名标号较多，可以提高识别基于若干词语的简写构建的待识别标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度，达到了提高识别域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度的目的。

可选的，在步骤S400之后，且在步骤S500之前，该方法还包括以下步骤：

S410，获取字符串列表STR=(str₁,str₂,...,str_var5,...,str_num5),var5=1,2,...,num5，str_var5=(str_var5 ¹,str_var5 ²,...,str_var5 ^var6,...,str_var5 ^num6(var5)),var6=1,2,...,num6(var5)。

其中，str_var5为STR中的第var5个字符串组，STR中的每一字符串组均具有对应的取值范围；STR中任意两个字符串组对应的取值范围的交集均为空集；str_var5 ^var6(var5)为T2中满足字符数量在str_var5对应的取值范围内的第num6(var5)个待补充字符串；STR包括T2中的每一待补充字符；[num6(1)+num6(2)+...+num6(var5)+...+num6(num5)]=num4。

S420，获取比值组RAT=(rat₁,rat₂,...,rat_var5,...,rat_num5)；其中，rat_var5为RAT中的第var5个比值；rat_var5=qua_var5/QUA，qua_var5为全部候选域名标号中满足字符数量在str_var5对应的取值范围内的候选域名标号的数量，QUA为候选域名标号的数量。

步骤S500包括以下步骤：

S501，将在STR的str_var5中随机获取的ber_var5个待补充字符串均作为训练正样本数据；ber_var5为第var5个待获取数量，ber_var5=rat_var5*num4；

S502，将每一候选域名标号均作为训练正样本数据。

由此可知，上述被作为训练正样本数据的待补充字符串可以根据候选域名标号的字符数量待补充字符串中进行等比例筛选，相比于将全部的待补充字符串均作为训练正样本数据，本发明可以使作为训练正样本数据的待补充字符串与候选域名标号更为相似，由于训练后的第一识别模型是基于训练正样本数据训练得到的，因此达到了提高训练后的第一识别模型对域名标号进行识别的准确度的目的。

可选的，num0=max(num0₁,num0₂,...,num0_var7,...,num0_QUA)，var7=1,2,...,QUA；max()为预设的最大值确定函数，num0_var7为第var7个候选域名标号的字符数量，QUA为候选域名标号的数量。

可选的，7≤num0≤10。

可选的，在步骤S500之后，该方法还包括以下步骤：

S600，根据全部训练正样本数据训练初始识别模型，得到训练后的第一识别模型。

S700，确定待识别域名中的待识别标号是否满足第一预设条件或第二预设条件；若是，则进入步骤S800。

S800，基于训练后的第一识别模型，在第一识别结果和第二识别结果中确定出待识别标号对应的识别结果。

其中，第一识别结果用于表示对应的标号为基于域名生成算法生成的域名标号，第二识别结果用于表示对应的标号不为基于域名生成算法生成的域名标号。

由此可知，训练后的第一识别模型可以用于对满足第一预设条件或第二预设条件的待识别标号进行，相比于训练后的第一识别模型对任一域名标号均进行识别，本发明中的训练后的第一识别模型识别的对象特点更加明确，进而可以提高确定待识别标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度。

在一种可能的实施方式中，在步骤S600之后，且在步骤S700之前，该方法还包括以下步骤：

S610，将待识别域名中的待识别标号中的每一数字和每一连字符均作为切分字符。

S620，获取待识别标号对应的子标号组LET=(let₁,let₂,...,let_var8,...,let_num8),var8=1,2,...,num8。

其中，let_var8为根据全部切分字符对待识别标号进行切分得到的第var8个子标号，num8为根据全部切分字符对待识别标号进行切分得到的子标号的数量；每一子标号均由字母组成。

具体的，切分字符用于将待识别标号中除切分字符以外的字符串切分成若干子标号。

例如，若待识别标号为women52tiananmen，则通过25这一切分字符可以将该待识别标号切分为women和tiananmen这两个子标号，或者也可以通过5和2这两个切分字符将该待识别标号切分为women和tiananmen这两个子标号。

基于此，步骤S800包括以下步骤：

S801，基于训练后的第一识别模型，在第一识别结果和第二识别结果中确定出let_var8对应的识别结果；

S802，确定let₁、let₂、...、let_var8、...let_num8-1和let_num8中的任一对应的识别结果是否为第一识别结果；若是，则待识别标号对应的识别结果为第一识别结果；否则，待识别标号对应的识别结果为第二识别结果。

由此可知，本发明中将待识别标号中的数字和连字符均作为切分字符，并对待识别标号中除数字和连字符以外的每一子标号分开进行识别，进而可以不考虑数字和连字符对确定待识别标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的影响，进而对数字和连字符的处理方式较为简单，节省计算资源。

在另一种可能的实施方式中，在步骤S600之后，且在步骤S700之前，该方法还包括以下步骤：

S630，将待识别域名中的待识别标号中包括的每一数字和每一连字符均删除，得到处理后待识别标号。

S640，获取处理后待识别标号对应的第一目标特征向量vec1。

S650，获取待识别标号对应的第二目标特征向量组VEC2=(vec2₁,vec2₂,...,vec_var9,...,vec_num9)，var9=1,2,...,num9，vec_var9=(sate_var9,len_var9)。

vec_var9为待识别标号中包括的第var9个第二类字符串对应的第二目标特征向量，第二类字符串由连字符或数字组成，且在待识别标号中，每一第二类字符串相邻的字符均为字母；num9为待识别标号中包括的第二类字符串的数量。

sate_var9为待识别标号中包括的第var9个第二类字符串对应的位置标识。其中，在一种可能的实施方式中，若待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的首个字符为待识别标号的首个字符，或待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的末个字符为待识别标号的末个字符，则sate_var9=0；若待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的首个字符不为待识别标号的首个字符，且待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的末个字符不为待识别标号的末个字符，则sate_var9=1；在另一种可能的实施方式中，若待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的首个字符为待识别标号的首个字符，则sate_var9=00，若待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的末个字符为待识别标号的末个字符，则sate_var9=01；若待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的首个字符不为待识别标号的首个字符，且待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的末个字符不为待识别标号的末个字符，则sate_var9=11。

len_var9为待识别标号中包括的第var9个第二类字符串的字符数量。

S660，vec1与VEC2中的全部第二目标特征向量进行拼接，得到拼接后特征向量VEC3。

基于此，步骤S800包括以下步骤：

S803，通过训练后的第一识别模型对VEC3进行处理，得到训练后的第一识别模型输出的第一识别结果或第二识别结果。

由此可知，相比于上述步骤S610-S620以及步骤S801-步骤S802，上述步骤S630-步骤S660以及步骤S803采用的方案考虑到了待识别标号中的数字和连字符，对确定待识别标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的影响，进而可以提高确定待识别标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度。

可选的，步骤S700包括以下步骤：

S701，确定待识别域名中的待识别标号是否满足第一预设条件或第二预设条件；若是，则进入步骤S800；否则，进入步骤S900。

基于此，该方法还包括以下步骤：

S900，确定待识别标号是否满足第三预设条件或第四预设条件；若是，则进入步骤S1000。

其中，第三预设条件为对应的标号由至少预设数量的第一类字符串组成，第一类字符串为英文单词或汉字的拼音；第四预设条件为对应的标号由至少预设数量的第一类字符串和至少一个目标类字符串组成，目标类字符串为由数字或连字符组成的字符串。

具体的，第一类字符串为单个英文单词或单个汉字的拼音。

S1000，基于训练后的第二识别模型，在第一识别结果和第二识别结果中确定出待识别标号对应的识别结果。

其中，训练后的第二识别模型与训练后的第一识别模型不同。

具体的，训练后的第一识别模型为根据若干第一训练样本对初始识别模型进行训练得到的，若干第一训练样本中的全部正样本即为全部训练正样本数据，若干第一训练样本中的每一正样本即为全部训练正样本数据中的任一，若干第一训练样本中的每一正样本均为满足第一预设条件或第二预设条件的标号。训练后的第二识别模型为根据若干第二训练样本对初始识别模型进行训练得到的，若干第二训练样本中的每一正样本均为满足第三预设条件或第四预设条件的标号。因此，训练后的第二识别模型与训练后的第一识别模型不同。

由此可知，在本发明中，若待识别标号满足第一预设条件或第二预设条件，则说明待识别标号是基于英文单词或汉字的拼音的简写构建的，此时可以基于训练后的第一识别模型识别出待识别标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号。若待识别标号满足第三预设条件或第四预设条件，则说明待识别标号是基于英文单词或汉字的拼音的全写构建的，此时可以基于训练后的第二识别模型识别出待识别标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号。

相比于相关技术中构建原理不同的待识别标号使用同一识别模型进行是否为基于域名生成算法生成的域名标号的识别，本发明中训练后的第一识别模型和训练后的第二识别模型由于训练过程中使用的正样本满足的条件不同，因此训练后的第一识别模型和训练后的第二识别模型进行识别的待识别标号的类别也不同，基于此，在本发明中，由于训练后的第一识别模型在训练过程中受到不满足第一预设条件和第二预设条件的正样本的影响较少，且训练后的第二识别模型在训练过程中受到不满足第三预设条件和第四预设条件的正样本的影响较少，因此训练后的第一识别模型针对基于英文单词或汉字的拼音的简写构建的待识别标号进行识别的准确度更高，训练后的第二识别模型针对基于英文单词或汉字的拼音的全写构建的待识别标号进行识别的准确度更高，综上，本发明可以提高确定待识别标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号的准确度。

可选的，预设数量为大于2且小于5的整数，优选的，预设数量为3。

示例性的，预设数量为3，基于此，对于名称为亚太青年设计师网页，若该网页的一个域名标号为“亚太青年设计师”的英文或拼音，并将该域名标号作为待识别标号，则待识别标号为AsiaPacificYoungDesign或YaTaiQingNianSheJiShi，由于AsiaPacificYoungDesign是由Asia、Pacific、Young和Design这4个第一类字符串组成，YaTaiQingNianSheJiShi是由Ya、Tai、Qing、Nian、She、Ji和Shi这7个第一类字符串组成，因此该待识别标号是由至少预设数量的第一类字符串组成的，因此该待识别标号满足第三预设条件。

进一步的，上述步骤S900的一种具体的实施方式为：

步骤S900包括以下步骤：

获取第一参考字符串组a₀=(a₀₁,a₀₂,...,a_0u,...,a_0v)，u=1,2,...,v。

其中，a_0u为a₀中的第u个第一参考字符串,每一第一参考字符串均为英文单词或汉字的拼音；v为第一参考字符串的数量。

例如，第一参考字符串可以为tian、ming或designer等，本发明实施例对此不作限定。

根据a₀对待识别标号进行字符串切分，得到第一切分后字符串组b₀=(b₀₁,b₀₂,...,b_0c,...,b_0d)，c=1,2,...,d。

其中，b_0c为第c个第一切分后字符串，d为根据a₀对待识别标号进行字符串切分后得到的字符串的数量。

上述根据a₀对待识别标号进行字符串切分，得到第一切分后字符串组b₀=(b₀₁,b₀₂,...,b_0c,...,b_0d)，c=1,2,...,d，其的一种具体的实施方式可以为，服务器将a₀中的每一第一参考字符串按照字符数量由大至小的顺序进行排列，以得到排序后第一参考字符串组a₀´，然后按照a₀´中排序后第一参考字符串的排列顺序依次确定待识别标号是否包括a₀´中的排序后第一参考字符串。

其中：

若待识别标号包括任一排序后第一参考字符串，则将该排序后第一参考字符串作为一个第一切分后字符串。

基于此：

若该排序后第一参考字符串不为a₀´中的最后一个字符串，则在将该排序后第一参考字符串作为一个第一切分后字符串之后，且在确定待识别标号是否包括a₀´中的下一个排序后第一参考字符串之前，服务器还进行以下目标处理：将待识别标号中的该排序后第一参考字符串替换为预设的分割符号，a₀中不包括该分割符号，并使用已替换该排序后第一参考字符串的待识别标号替换目前的待识别标号，以更新待识别标号。

若该排序后第一参考字符串为a₀´中的最后一个字符串，则在将该排序后第一参考字符串作为一个第一切分后字符串之后，服务器还进行上述目标处理，接着将当前的待识别字符串中的首个分割符号之前的字符串、任意两个相邻的分割符号之间的字符串和末个分割符号之后的字符串均作为第一切分后字符串。

若待识别标号不包括任一排序后第一参考字符串，则直接确定待识别标号是否包括a₀´中的下一个排序后第一参考字符串。

示例性的，待识别标号为AsiaPacificYoungDesign111，a₀中包括Asia、Pacific、Young和Design这4个第一参考字符串，且v=4，则根据Asia、Pacific、Young和Design这4个第一参考字符串可以得到b₀，b₀₁为Asia，b₀₂为Pacific，b₀₃为Pacific，b₀₄为Design，b₀₅为111，对应的d=5。

获取第一目标字符串组b₀ ¹=(b₀₁ ¹,b₀₂ ¹,...,b_0e ¹,...,b_0g ¹)，e=1,2,...,g。

其中，b_0e ¹为在b₀中且与a₀中的任一第一参考字符串相同的第x个第一目标字符串；g为b₀ ¹中的第一目标字符串的数量，g≤d。

确定g是否大于或等于预设数量；若是，则待识别标号满足第三预设条件或第四预设条件，此时进入步骤S1000；否则，基于训练后的第三识别模型，在第一识别结果和第二识别结果中确定出待识别标号对应的识别结果。

其中，训练后的第三识别模型为根据若干第三训练样本对初始识别模型进行训练得到的，若干第三训练样本中的每一正样本均为不满足第一预设条件、第二预设条件、第三预设条件和第四预设条件中任一条件的标号。

可选的，步骤S700的一种具体的实施方式为：

步骤S700包括以下具体处理：

基于目标识别模型，在第一标识、第二标识和第三标识中确定出待识别标号对应的标识。

其中，第一标识用于表示待识别标号满足第一预设条件或第二预设条件，第二标识用于表示待识别标号满足第三预设条件或第四预设条件；第三标识用于表示待识别标号不满足第一预设条件、第二预设条件、第三预设条件和第四预设条件；第一标识、第二标识和第三标识中的任意两个均不相同。

确定待识别标号对应的标识是否为第一标识；若是，则进入步骤S800；否则，进入步骤S900。

基于此，步骤S900的另一种具体的实施方式为，确定待识别标号对应的标识是否为第二标识；若是，则进入步骤S1000，否则，基于训练后的第三识别模型，在第一识别结果和第二识别结果中确定出待识别标号对应的识别结果。

由此可知，在本发明中，根据a₀对待识别标号进行切分，并将切分得到的第一切分后字符串中与任意第一参考字符串相同的第一切分后字符串的数量g与预设数量进行比较，若g大于预设数量，说明g较大，此时可以近似说明待识别标号满足第三预设条件或第四预设条件。相比于相关技术中通过神经网络模型确定待识别标号是否满足第三预设条件和第四预设条件，本发明中确定待识别标号是否满足第三预设条件或第四预设条件无需收集大量的正样本并对神经网络模型进行训练，可以提高对待识别标号进行识别的效率。

在一种可能的实施方式中，上述基于训练后的第二识别模型，在第一识别结果和第二识别结果中确定出待识别标号对应的识别结果，包括：

根据b₀ ¹，获取待识别标号对应的第一特征向量F1=(d,h₁,h₂,...,h_e,...,h_g)。

其中，h_e为b_0e ¹对应的权重系数。

具体的，上述F1可以为根据n-gram或word2vec等模型产生的向量。h_e为b_0e ¹在预设文本中的词频或出现概率等，本发明实施例对此不作限定。

上述第一特征向量还可以包括待识别标号的熵、辅音字母数量和/或数字数量等。

通过训练后的第二识别模型对F1进行处理，得到训练后的第二识别模型输出的第一识别结果或第二识别结果。

由此可知，上述实施方式不考虑待识别标号中的连字符和数字对识别待识别标号的影响，进而第一特征向量F1无需考虑待识别标号中的连字符和数字，节省计算资源。

在另一种可能的实施方式中，在待识别标号中b_0(w-1)位于b_0w之前，w=2,3,...,d。

基于此，上述基于训练后的第二识别模型，在第一识别结果和第二识别结果中确定出待识别标号对应的识别结果，包括：

将b₀₁和b_0d中不属于b₀ ¹的第一切分后字符串在b₀中删除，得到筛选后字符串组b₀ ²=(b₀₁ ²,b₀₂ ²,...,b_0r ²,...,b_0s ²)，r=1,2,...,s。

其中，b_0r ²为b₀ ²中的第r个筛选后字符串；s为b₀ ²中的筛选后字符串的数量，s≤d。

根据b₀ ¹，获取待识别标号对应的第二特征向量F2=(d,h₁ ¹,h₂ ¹,...,h_r ¹,...,h_s ¹)。

其中，h_r ¹为根据b_0r ²确定的权重系数。

具体的，上述F2可以为根据n-gram或word2vec等模型产生的向量。h_r ¹为b_0r ²在预设文本中的词频或出现概率等，本发明实施例对此不作限定。

通过训练后的第二识别模型对F2进行处理，得到训练后的第二识别模型输出的第一识别结果或第二识别结果。

由此可知，由此可知，上述实施方式考虑了待识别标号中位于待识别标号中间的连字符和数字对识别待识别标号的影响，进而可以提高对待识别标号进行识别的准确度。同时该第一特征向量F1无需考虑待识别标号头部和尾部的连字符和数字对识别待识别标号的影响，节省计算资源。

可选的，若b_0r ²属于b₀ ¹，则h_r ¹为b_0r ²对应的权重系数；若b_0r ²不属于b₀ ¹，则h_r ¹为预设字符串对应的权重系数。

上述步骤S900的另一种具体的实施方式为：

步骤S900包括以下步骤：

获取第二参考字符串列表A=(a₁,a₂,...,a_i,...,a_n)，a_i=(a_i1,a_i2,...,a_ij,...,a_ip(i))，i=1,2,...,n，j=1,2,...,p(i)。

其中，a_i为A中的第i个第二参考字符串组，每一第二参考字符串组具有对应的国家，n为预设的国家的数量；a_ij为第i个第二参考字符串组中的第j个第二参考字符串，p(i)为第i个第二参考字符串组中的第二参考字符串的数量；每一第二参考字符串均为所在的第二参考字符串组对应的国家对应的常用字符串；每一第二参考字符串均为英文单词或汉字的拼音；

根据A对待识别域名的待识别标号进行字符串切分，得到第二切分后字符串列表B=(b₁,b₂,...,b_i,...,b_n)，b_i=(b_i1,b_i2,...,b_ik,...,b_iq(i))，k=1,2,...,q(i)。

其中，b_i为第i个第二切分后字符串组，b_ik为根据a_i对待识别标号进行字符串切分得到的第i个第二切分后字符串，q(i)为根据a_i对待识别标号进行字符串切分得到的第二切分后字符串的数量；

获取第二目标字符串列表B¹=(b₁ ¹,b₂ ¹,...,b_i ¹,...,b_n ¹)，b_i ¹=(b_i1 ¹,b_i2 ¹,...,b_ix ¹,...,b_iy(i) ¹)，x=1,2,...,y(i)。

其中，b_i ¹为b_i对应的第二目标字符串组，b_ix ¹为在b_i中且与a_i中的任一第二参考字符串相同的第x个第二目标字符串；y(i)为b_i ¹中的第二目标字符串的数量，y(i)≤q(i)；

确定y(1)、y(2)、...、y(x)、...、y(n-1)和y(n)中的任一是否大于或等于预设数量；若是，则进入步骤S1000；否则，基于训练后的第三识别模型，在第一识别结果和第二识别结果中确定出待识别标号对应的识别结果。

由此可知，本发明通过采用不同国家的常用字符串得到若干第二参考字符串组，因此在待识别标号包括若干国家对应的常用字符串，且包括的每一国家对应的常用字符串数量较少的情况下，该待识别标号会被识别为不满足第三预设条件和第四预设条件。由于不为基于域名生成算法生成的域名标号一般是由人为编写的，进而包括若干国家对应的常用字符串，且包括的每一国家对应的常用字符串数量较少的待识别标号，大概率为基于域名生成算法生成的域名标号。因此本发明中将上述情况对应的待识别标号确定为不满足第三预设条件和第四预设条件，可以减小上述情况对应的待识别标号通过训练后的第二识别模型被确定为正常域名标号的可能性，达到了提高对待识别标号进行识别的准确度。

本发明的实施例还提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，该存储介质可设置于电子设备之中以保存用于实现方法实施例中一种方法相关的至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现上述实施例提供的方法。

本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和前述的非瞬时性计算机可读存储介质。

本发明的实施例还提供一种计算机程序产品，其包括程序代码，当程序产品在电子设备上运行时，程序代码用于使该电子设备执行本说明书上述描述的根据本发明各种示例性实施方式的方法中的步骤。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明开的范围由所附权利要求来限定。

Claims (8)

1.一种数据补充方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S100，获取语句组Z=(z₁,z₂,...,z_var1,...,z_num1),var1=1,2,...,num1；其中，z_var1为Z中的第var1个语句，num1为Z中的语句的数量；每一所述语句均至少包括汉字的拼音或英文单词；

S200，根据Z，获取特征类字符串列表T=(t₁,t₂,...,t_var1,...,t_num1),t_var1=(t_var1 ¹,t_var1 ²,...,t_var1 ^var2,...,t_var1 ^num2(var1))，var2=1,2,...,num2(var1)；其中，t_var1为T中的第var1个特征类字符串组；t_var1 ^var2为z_var1中包括的第var2个特征类字符串，所述特征类字符串为汉字的拼音或英文单词，num2(var1)为z_var1中包括的特征类字符串的数量；在z_var1中t_var1 ^var3-1在t_var1 ^var3之前，var3=2,3,...,num2(var1)；

S300，将num2(1)、num2(2)、...、num2(var1)、...、num2(num1-1)和num2(num1)中，满足大于目标数量num0的每一数量对应的特征类字符串组在T中删除，得到第一特征类字符串列表T1=(t1₁,t1₂,...,t1_var4,...,t1_num4)，var4=1,2,...,num4；其中，t1_var4为T1中的第var4个特征类字符串组，num4为T1中的特征类字符串组的数量；num0满足如下条件：7≤num0≤10或num0=max(num0₁,num0₂,...,num0_var7,...,num0_QUA)，var7=1,2,...,QUA；max()为预设的最大值确定函数，num0_var7为第var7个候选域名标号的字符数量，QUA为所述候选域名标号的数量；

S400，根据T1，获取待补充字符串组T2=(t2₁,t2₂,...,t2_var4,...,t2_num4)；其中，t2_var4为t1_var4中的至少部分特征类字符串的首个字符按照对应的特征类字符串在t1_var4中的排列顺序组成的待补充字符串；

S500，将T2中至少部分待补充字符串和每一候选域名标号均作为训练正样本数据；每一所述候选域名标号均满足第一预设条件或第二预设条件，且均不为基于域名生成算法生成的域名标号；所述第一预设条件为对应的标号由若干第一类字符组成，所述第一类字符为英文单词的首个字母或汉字的拼音的首个字符；所述第二预设条件为对应的标号由若干所述第一类字符和至少一个目标类字符串组成；所述目标类字符串为由数字或连字符组成的字符串；

其中，所述训练正样本数据用于对初始识别模型进行训练得到训练后的第一识别模型，训练后的第一识别模型用于识别满足所述第一预设条件或所述第二预设条件的域名标号是否为基于域名生成算法生成的域名标号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S400之后，且在所述步骤S500之前，所述方法还包括以下步骤：

S410，获取字符串列表STR=(str₁,str₂,...,str_var5,...,str_num5),var5=1,2,...,num5，str_var5=(str_var5 ¹,str_var5 ²,...,str_var5 ^var6,...,str_var5 ^num6(var5)),var6=1,2,...,num6(var5)；其中，str_var5为STR中的第var5个字符串组，STR中的每一所述字符串组均具有对应的取值范围；STR中任意两个字符串组对应的取值范围的交集均为空集；str_var5 ^var6(var5)为T2中满足字符数量在str_var5对应的取值范围内的第num6(var5)个待补充字符串；STR包括T2中的每一待补充字符；[num6(1)+num6(2)+...+num6(var5)+...+num6(num5)]=num4；

S420，获取比值组RAT=(rat₁,rat₂,...,rat_var5,...,rat_num5)；其中，rat_var5为RAT中的第var5个比值；rat_var5=qua_var5/QUA，qua_var5为全部所述候选域名标号中满足字符数量在str_var5对应的取值范围内的候选域名标号的数量，QUA为所述候选域名标号的数量；

所述步骤S500包括以下步骤：

S501，将在STR的str_var5中随机获取的ber_var5个待补充字符串均作为训练正样本数据；ber_var5为第var5个待获取数量，ber_var5=rat_var5*num4；

S502，将每一候选域名标号均作为所述训练正样本数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述步骤S500之后，所述方法还包括以下步骤：

S600，根据全部所述训练正样本数据训练所述初始识别模型，得到训练后的第一识别模型；

S700，确定待识别域名中的待识别标号是否满足所述第一预设条件或所述第二预设条件；若是，则进入步骤S800；

S800，基于所述训练后的第一识别模型，在第一识别结果和第二识别结果中确定出所述待识别标号对应的识别结果；所述第一识别结果用于表示对应的标号为基于域名生成算法生成的域名标号，所述第二识别结果用于表示对应的标号不为基于域名生成算法生成的域名标号。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S600之后，且在步骤S700之前，所述方法还包括以下步骤：

S610，将待识别域名中的待识别标号中的每一数字和每一连字符均作为切分字符；

S620，获取所述待识别标号对应的子标号组LET=(let₁,let₂,...,let_var8,...,let_num8),var8=1,2,...,num8；其中，let_var8为根据全部所述切分字符对所述待识别标号进行切分得到的第var8个子标号，num8为根据全部所述切分字符对所述待识别标号进行切分得到的子标号的数量；每一所述子标号均由字母组成；

所述步骤S800包括以下步骤：

S801，基于所述训练后的第一识别模型，在所述第一识别结果和所述第二识别结果中确定出let_var8对应的识别结果；

S802，确定let₁、let₂、...、let_var8、...let_num8-1和let_num8中的任一对应的识别结果是否为所述第一识别结果；若是，则所述待识别标号对应的识别结果为所述第一识别结果；否则，所述待识别标号对应的识别结果为所述第二识别结果。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S600之后，且在步骤S700之前，所述方法还包括以下步骤：

S630，将待识别域名中的待识别标号中包括的每一数字和每一连字符均删除，得到处理后待识别标号；

S640，获取所述处理后待识别标号对应的第一目标特征向量vec1；

S650，获取所述待识别标号对应的第二目标特征向量组VEC2=(vec2₁,vec2₂,...,vec_var9,...,vec_num9)，var9=1,2,...,num9，vec_var9=(sate_var9,len_var9)；

vec_var9为所述待识别标号中包括的第var9个第二类字符串对应的第二目标特征向量，所述第二类字符串由连字符或数字组成，且在所述待识别标号中，每一所述第二类字符串相邻的字符均为字母；num9为所述待识别标号中包括的第二类字符串的数量；

sate_var9为所述待识别标号中包括的第var9个第二类字符串对应的位置标识；若所述待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的首个字符为所述待识别标号的首个字符，或所述待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的末个字符为所述待识别标号的末个字符，则sate_var9=0；若所述待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的首个字符不为所述待识别标号的首个字符，且所述待识别标号中包括的第var9个第二类字符串中的末个字符不为所述待识别标号的末个字符，则sate_var9=1；

len_var9为所述待识别标号中包括的第var9个第二类字符串的字符数量；

S660，vec1与VEC2中的全部第二目标特征向量进行拼接，得到拼接后特征向量VEC3；

所述步骤S800包括以下步骤：

S803，通过所述训练后的第一识别模型对VEC3进行处理，得到所述训练后的第一识别模型输出的第一识别结果或第二识别结果。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S700包括以下步骤：

S701，确定待识别域名中的待识别标号是否满足所述第一预设条件或所述第二预设条件；若是，则进入步骤S800；否则，进入步骤S900；

所述方法还包括以下步骤：

S900，确定所述待识别标号是否满足第三预设条件或第四预设条件；若是，则进入步骤S1000；所述第三预设条件为对应的标号由至少预设数量的第一类字符串组成，所述第一类字符串为英文单词或汉字的拼音；所述第四预设条件为对应的标号由至少预设数量的所述第一类字符串和至少一个目标类字符串组成，所述目标类字符串为由数字或连字符组成的字符串；

S1000，基于训练后的第二识别模型，在所述第一识别结果和所述第二识别结果中确定出所述待识别标号对应的识别结果；所述训练后的第二识别模型与所述训练后的第一识别模型不同。

7.一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，其特征在于，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-6中任意一项的所述方法。

8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和权利要求7中的所述非瞬时性计算机可读存储介质。

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