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北京信息科技大学学报(自然科学版)期刊
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DGA恶意域名检测方法
DGA恶意域名检测方法
作者:
戴俊伟
蒋鸿玲
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
DGA
统计特征
N-Gram
朴素贝叶斯
多层感知
极端梯度
摘要:
针对目前DGA(domain generation algorithm)恶意域名检测方法计算量较大、检测精确率不高等问题,提出了DGA恶意域名检测框架.首先对域名的字符统计特征和N-Gram模型特征进行分析,提取出区分度大的域名特征组合;然后利用正常域名和DGA恶意域名数据集训练不同的机器学习模型,如朴素贝叶斯、多层感知器和XGBoost (extreme gradient boosting)模型,再用训练好的模型检测恶意域名.实验结果表明,采用域名的N-Gram模型特征的精确率和召回率都优于统计特征,多层感知器的精确率较高,误报率较低,其AUC(area under curve)值高于朴素贝叶斯和XGBoost模型.
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生成对抗网络
检测
分类
基于SDN的恶意域名防护系统的研究与实现
软件定义网络
OpenFlow
恶意域名
恶意域名防护
基于Transformer的DGA域名检测方法
缩略域名
Transformer模型
自注意力机制
字符依赖性
内容分析
文献信息
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相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
DGA恶意域名检测方法
来源期刊
北京信息科技大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
DGA
统计特征
N-Gram
朴素贝叶斯
多层感知
极端梯度
年,卷(期)
2019,(5)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
45-50
页数
6页
分类号
TP393
字数
3899字
语种
中文
DOI
10.16508/j.cnki.11-5866/n.2019.05.009
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
蒋鸿玲
2
2
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戴俊伟
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
DGA
统计特征
N-Gram
朴素贝叶斯
多层感知
极端梯度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京信息科技大学学报(自然科学版)
主办单位:
北京信息科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1674-6864
CN:
11-5866/N
开本:
大16开
出版地:
北京市
邮发代号:
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
2043
总下载数(次)
10
总被引数(次)
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