基于特征多样化的恶意域名检测

• 作者: 刘善玲 祁正华
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意域名 随机森林 域名特征 访问特征
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制|Computer and Automation
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2021.06.013

摘要

恶意域名是威胁当前网络安全的重要因素之一,对恶意域名进行快速检测是维护网络环境安全的一个重要手段.针对现有检测方法存在开销大、检查时间较长、检测类型单一的问题,提出了一种基于特征多样化的检测方法,首先从域名词汇、域名访问量的角度提取多元特征,随后使用基于随机森林的分类检测模型来区分域名.实验结果表明:该方法在达到95％准确率的情况下,极大地降低了计算复杂度,并且具有一定的通用性.