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基于混合分类算法模型的DNS隧道检测
被引量：
5
1
作者
单康康
郭晔
+1 位作者
陈文智
鲁东明
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第A01期53-57,共5页
分析了目前DNS隧道检测各种方法,重点研究基于机器学习技术的DNS隧道分类方法,针对目前DNS隧道检测只局限于特定隧道类别进行判别的不足,提出了采用多种分类算法进行组合分类决策的混合分类算法模型(CCAM)对DNS隧道进行检测与分类,CCAM...
分析了目前DNS隧道检测各种方法,重点研究基于机器学习技术的DNS隧道分类方法,针对目前DNS隧道检测只局限于特定隧道类别进行判别的不足,提出了采用多种分类算法进行组合分类决策的混合分类算法模型(CCAM)对DNS隧道进行检测与分类,CCAM算法采用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)等3种机器学习分类算法进行混合分类、组合训练与加权求优。结果表明,混合分类算法模型(CCAM)对DNS隧道的检测能达到90%精度值。
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关键词
混合分类算法模型
机器学习
DNS隧道
支持向量机
朴素贝叶斯
决策树
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职称材料
题名
基于混合分类算法模型的DNS隧道检测
被引量：
5
1
作者
单康康
郭晔
陈文智
鲁东明
机构
浙江大学信息技术中心
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第A01期53-57,共5页
基金
浙江省公益技术研究社会发展基金资助项目(No.2011C23109)
浙江省重点科技创新团队计划基金资助项目(No.2012R10040)
浙江省项目(No.LY16F020008)~~
文摘
分析了目前DNS隧道检测各种方法,重点研究基于机器学习技术的DNS隧道分类方法,针对目前DNS隧道检测只局限于特定隧道类别进行判别的不足,提出了采用多种分类算法进行组合分类决策的混合分类算法模型(CCAM)对DNS隧道进行检测与分类,CCAM算法采用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)等3种机器学习分类算法进行混合分类、组合训练与加权求优。结果表明,混合分类算法模型(CCAM)对DNS隧道的检测能达到90%精度值。
关键词
混合分类算法模型
机器学习
DNS隧道
支持向量机
朴素贝叶斯
决策树
Keywords
combined classification algorithm mode
machine learning
DNS tunneling
support vector machine
naive Bayes
decision tree
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合分类算法模型的DNS隧道检测
单康康
郭晔
陈文智
鲁东明
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
5
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