针对现有基于域名字符特征的恶意域名检测方法在检测精度和范围等方面表现不佳的问题,提出一种分阶段的恶意域名检测算法.首先,利用域名黑名单和域名白名单技术实现待测域名的快速过滤与响应,并构造潜在待测域名集合;然后,构建双向长短...针对现有基于域名字符特征的恶意域名检测方法在检测精度和范围等方面表现不佳的问题,提出一种分阶段的恶意域名检测算法.首先,利用域名黑名单和域名白名单技术实现待测域名的快速过滤与响应,并构造潜在待测域名集合;然后,构建双向长短时记忆神经网络(Bi-Directional Long Short Term Memory,BiLSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的混合模型BiLSTM-CNN,并使用Softmax实现潜在待测域名集合中合法域名与恶意域名的分类;最后,通过在Alexa、DGA Domain List和Malware Domain List等标准数据集上进行测试,并与当前主流恶意域名检测算法进行对比.实验结果表明,本文算法在保持检测精度较高的基础上,具有更广的检测范围.展开更多
文摘针对现有基于域名字符特征的恶意域名检测方法在检测精度和范围等方面表现不佳的问题,提出一种分阶段的恶意域名检测算法.首先,利用域名黑名单和域名白名单技术实现待测域名的快速过滤与响应,并构造潜在待测域名集合;然后,构建双向长短时记忆神经网络(Bi-Directional Long Short Term Memory,BiLSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的混合模型BiLSTM-CNN,并使用Softmax实现潜在待测域名集合中合法域名与恶意域名的分类;最后,通过在Alexa、DGA Domain List和Malware Domain List等标准数据集上进行测试,并与当前主流恶意域名检测算法进行对比.实验结果表明,本文算法在保持检测精度较高的基础上,具有更广的检测范围.
