基于思维进化算法优化S-Kohonen神经网络的恶意域名检测模型

• 作者: 张学谦 罗峥
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: S-Kohonen神经网络 有监督学习 思维进化算法 恶意域名检测
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 82-89
• 页数: 8页
• 分类号: TP309
• 字数: 4763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2020.06.010

摘要

恶意域名作为目前互联网攻击的主要手段,给用户和企业带来巨大的网络使用的风险.为了更有效地抵御恶意域名的攻击,保障网络空间的安全性,文章提出了一种基于思维进化算法优化S-Kohonen神经网络的恶意域名检测模型.该模型利用Kohonen神经网络,在隐藏层后额外添加一个输出层,将其改进为有监督的神经网络S-Kohonen,使其更好地学习恶意域名的相关特征,再利用思维进化算法进行结合,优化神经网络的初始权值和阈值,最终得出的模型可以快速、准确地检测出恶意域名.通过模型的MATLAB实验仿真,以及和思维进化算法优化的BP神经网络的对比,从混淆矩阵、分类柱状图、ROC曲线和AUC值的方式具体分析两种模型的分类情况.结果表明该分类模型对恶意域名具有高准确率、快速识别的特点,可以应用于恶意域名的网络安全防护中,并且有较高的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗峥		5	8	2.0	2.0