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基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测模型
基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测模型
作者:
杨路辉
白惠文
刘光杰
戴跃伟
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
可分离卷积
域名生成算法
深度学习
网络安全
摘要:
考虑到基于深度学习的恶意域名检测方法计算开销大,难以有效应用于真实网络场景域名检测实际,设计了一种基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测算法.该模型使用可分离卷积结构,能够对卷积过程中的每一个输入通道进行深度卷积,然后对所有输出通道进行逐点卷积,在不减少卷积特征提取效果的情况下,有效减少卷积过程的参数量,实现更加快速的卷积过程并不降低模型的准确性.同时,为了减轻模型训练过程中正负样本数量不平衡与样本难易程度不平衡的情况对模型分类准确率的影响,引入了一种聚焦损失函数.所提算法在公开数据集上与3种典型的基于深度神经网络的检测模型进行对比,实验结果表明,算法能够达到与目前最优模型接近的检测准确率,同时能够显著提升在CPU上的模型推理速度.
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深度学习
卷积神经网络
深度可分离卷积
神经网络压缩
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文献信息
篇名
基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测模型
来源期刊
网络与信息安全学报
学科
工学
关键词
可分离卷积
域名生成算法
深度学习
网络安全
年,卷(期)
2020,(6)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
112-120
页数
9页
分类号
TP309
字数
语种
中文
DOI
10.11959/j.issn.2096-109x.2020084
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
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2020(0)
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研究主题发展历程
节点文献
可分离卷积
域名生成算法
深度学习
网络安全
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
网络与信息安全学报
主办单位:
人民邮电出版社
出版周期:
双月刊
ISSN:
2096-109X
CN:
10-1366/TP
开本:
16开
出版地:
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
邮发代号:
创刊时间:
2015
语种:
chi
出版文献量(篇)
525
总下载数(次)
6
总被引数(次)
1380
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