原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
当前僵尸网络大量采用DGA算法躲避检测,针对主流的基于人工规则的检测算法无法对最新产生的DGA域名进行识别检测和基于机器学习的检测算法缺乏演化的训练数据的问题,提出了一种基于ASCII编码方式定义域名编/解码器,并结合生成对抗网络构造域名字符生成器来预测生成DGA变体样本的方法.实验结果表明,在采用生成数据进行分类器训练和性能评估中,此方法生成的DGA域名变体样本可充当真实DGA样本,验证了生成数据的有效性并可用于DGA域名检测器的训练评估.
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文献信息
篇名 基于生成对抗网络的恶意域名训练数据生成
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 恶意域名 DGA 生成对抗网络 检测 分类
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 1540-1543,1568
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0762
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 张慧 北京建筑大学电气与信息工程学院 5 6 1.0 2.0
2 钱丽萍 北京建筑大学电气与信息工程学院 10 30 4.0 5.0
3 袁辰 北京建筑大学电气与信息工程学院 3 6 1.0 2.0
4 张婷 北京建筑大学电气与信息工程学院 8 11 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (22)
共引文献  (147)
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研究主题发展历程
节点文献
恶意域名
DGA
生成对抗网络
检测
分类
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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