基于多特征的DNS异常检测技术研究

• 作者: 李笑难 杨加 秦辉东 罗子渊 郭强 马皓
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 DNS日志 时间序列 行为模式 异常检测
• 年，卷（期）: 2020,（z1）
• 所属期刊栏目: 网络空间安全
• 页码范围: 36-43
• 页数: 8页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2020.99036

摘要

基于校园网实际域名系统(domain name system,DNS)服务日志,研究DNS异常行为的检测方法,提出针对DNS源IP异常检测的基于多维时序特征的局部异常因子检测(local outlier factor,LOF)算法,并在此基础上,提出基于多特征的域名异常分析方法,以实现更为精准的DNS异常识别,保障校园网的稳定和安全.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭强		52	206	7.0	11.0
2	马皓		22	69	5.0	7.0
3	李笑难		8	18	2.0	4.0
4	杨加		11	22	3.0	4.0
5	秦辉东		1	0	0.0	0.0
6	罗子渊		1	0	0.0	0.0