基于深度学习的集成DGA域名检测方法

• 作者: 杨鹤 王艳伟 罗赟骞 邬江
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 网络空间安全 动态域名生成算法 卷积神经网络 长短期记忆网络
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2018.10.003

摘要

针对DGA域名难以有效检测的问题,提出了一种融合深度学习中CNN模型和RNN模型的集成检测模型.集成检测模型由字符嵌入层、特征提取层和分类层三部分组成.字符嵌入层完成对输入字符的自动编码;特征提取层采用CNN模型和RNN模型从空间和时间的角度自动提取输入字符的特征;分类层采用三层全连接神经网络实现对DGA域名的自动预测分类.实验结果表明,集成检测模型与集成CNN模型相比能够有效提高检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王艳伟		2	2	1.0	1.0
2	邬江		4	6	2.0	2.0
3	罗赟骞		3	2	1.0	1.0
4	杨鹤		1	2	1.0	1.0