基于LSTM与多头注意力机制的 恶意域名检测算法

• 作者: 张冬梅 闫博 黄偲琪
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 域名检测 多头注意力机制 PCFG模型
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 83-90
• 页数: 8页
• 分类号: TP399
• 字数: 6874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2019.02.017

摘要

DGA域名是一类由特定算法生成,用来与恶意C&C服务器进行通信的域名,针对DGA域名的检测一直是一个研究热点.有文献提出了基于PCFG模型的DGA域名生成算法,在现有DGA检测方法的测试下,它的抗检测效果非常显著.这是因为它由合法域名生成,具备合法域名的统计特征.基于此,本文提出了将神经网络和自注意力机制相结合的检测模型M-LSTM,它利用Bi-LSTM实现字符序列编码以及初步特征提取,并结合多头注意力机制进行深度特征提取.实验结果表明,该算法在检测基于PCFG模型的域名上效果优异.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张冬梅	北京邮电大学网络空间安全学院	19	64	5.0	6.0
2	黄偲琪	北京邮电大学网络空间安全学院	2	6	1.0	2.0
3	闫博	北京邮电大学网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0