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融合字符级滑动窗口和深度残差网络的僵尸网络DGA域名检测方法
被引量：
11
1
作者
刘小洋
刘加苗
+1 位作者
刘超
张宜浩
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期250-256,共7页
本文提出了一种基于字符级滑动窗口的深度残差网络(Sliding Window-Depth Residual Network,SWDRN),首次将轻量级深度可分离式卷积应用于僵尸网络中DGA(Domain Generation Algorithm)域名检测.SW-DRN采用深度可分离式卷积,相比标准卷积...
本文提出了一种基于字符级滑动窗口的深度残差网络(Sliding Window-Depth Residual Network,SWDRN),首次将轻量级深度可分离式卷积应用于僵尸网络中DGA(Domain Generation Algorithm)域名检测.SW-DRN采用深度可分离式卷积,相比标准卷积减少了约56%的参数,增强了模型检测效率.采集两种不同来源的数据,分别命名为Real-Dataset和Gen-Dataset.SW-DRN与对照组模型在两个数据集上进行实验,实验结果表明:SW-DRN模型在DGA域名二分类任务中的F-Score评估指标上分别取得了99.23%和97.81%的成绩;并且在少样本DGA域名家族以及域名字符串易混淆DGA域名情形下多分类任务中取得不错的成绩,相比目前已有的DGA域名分类模型在总体FScore上提升了1.23%和1.01%的性能,增强了DGA域名家族之间的识别;同时还对所提出的模型在生成对抗模型产生域名进行测试,均能得到有效的识别.
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关键词
域名生成算法
字符级向量
残差网络
深度可分离式卷积
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职称材料
题名
融合字符级滑动窗口和深度残差网络的僵尸网络DGA域名检测方法
被引量：
11
1
作者
刘小洋
刘加苗
刘超
张宜浩
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
重庆理工大学人工智能学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期250-256,共7页
基金
国家社会科学基金(No.17XXW004)。
文摘
本文提出了一种基于字符级滑动窗口的深度残差网络(Sliding Window-Depth Residual Network,SWDRN),首次将轻量级深度可分离式卷积应用于僵尸网络中DGA(Domain Generation Algorithm)域名检测.SW-DRN采用深度可分离式卷积,相比标准卷积减少了约56%的参数,增强了模型检测效率.采集两种不同来源的数据,分别命名为Real-Dataset和Gen-Dataset.SW-DRN与对照组模型在两个数据集上进行实验,实验结果表明:SW-DRN模型在DGA域名二分类任务中的F-Score评估指标上分别取得了99.23%和97.81%的成绩;并且在少样本DGA域名家族以及域名字符串易混淆DGA域名情形下多分类任务中取得不错的成绩,相比目前已有的DGA域名分类模型在总体FScore上提升了1.23%和1.01%的性能,增强了DGA域名家族之间的识别;同时还对所提出的模型在生成对抗模型产生域名进行测试,均能得到有效的识别.
关键词
域名生成算法
字符级向量
残差网络
深度可分离式卷积
Keywords
domain generation algorithm
character-level vector
residual network
depthwise separable convolution
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合字符级滑动窗口和深度残差网络的僵尸网络DGA域名检测方法
刘小洋
刘加苗
刘超
张宜浩
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
11
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参考文献
引证文献
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