论文提出了一种名为 DRIFT（Drift-Resilient Invariant-Feature Transformer）的框架，用于解决基于深度学习的域名生成算法（DGA）检测器在面对时间漂移时性能严重下降的问题。作者通过一项为期9年（2017-2025）的纵向研究发现，最先进的基于字符和基于单词的DGA分类器在新变种出现时迅速失效。DRIFT 采用混合分词策略（字符级编码捕获随机形态模式，子词级编码处理基于单词的DGA）和多任务自监督预训练来学习不变表示。三个预训练任务使模型在监督微调前学习鲁棒的结构和上下文特征。综合评估表明，该方法显著减轻了时间退化，在前向链实验中持续优于当前最先进的基线。该工作为不断演变的威胁环境中的长期DGA防御提供了可靠基础。代码已开源。