基于日志统计特征的DNS隧道检测

• 作者: 丛群 王琪 谢坤 马严
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: DNS隧道 日志分析 DNS缓存 随机森林 恶意域名
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 1753-1760
• 页数: 8页
• 分类号: TP302
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.09.011

摘要

以DNS服务器的日志为数据源,提取出二级域名的熵、子域名个数、缓存命中率等多维日志统计特征,将日志量化为特征向量集;以特征向量集为数据源,使用随机森林算法进行模型训练,并使用十折交叉验证的方法对模型参数进行调整,对模型进行优化,提高整体检测精度;在不同分类算法下进行对比实验,并将实验结果与已有研究方法进行比较.实验结果表明,提出的检测方法在召回率达到98.5％的情况下,有不低于90％的准确率,检测精度有所提高,即提出的算法能有效检测DNS隧道.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马严		98	731	15.0	23.0
2	王琪		4	12	2.0	3.0
3	谢坤		2	1	1.0	1.0
4	丛群		2	0	0.0	0.0