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CPDGA:基于一致性传播的DGA域名主动检测算法
1
作者
刘双双
王志
+1 位作者
董伊萌
李万鹏
《通信学报》
北大核心
2025年第6期18-31,共14页
攻击者通过域名生成算法(DGA)动态注册域名以支持恶意软件活动,恶意域名不断演化导致概念漂移现象,使得现有依赖可持续性学习模型的检测技术时效性不足。针对这一威胁,结合一致性预测与一致性聚类方法,提出了一种基于一致性传播的DGA域...
攻击者通过域名生成算法(DGA)动态注册域名以支持恶意软件活动,恶意域名不断演化导致概念漂移现象,使得现有依赖可持续性学习模型的检测技术时效性不足。针对这一威胁,结合一致性预测与一致性聚类方法,提出了一种基于一致性传播的DGA域名主动检测算法(CPDGA)。通过对2019—2023年恶意与良性域名数据集进行实验,证明CPDGA能够有效缓解概念漂移对机器学习检测模型性能的影响,并使检测准确率提升20.4%。此外,CPDGA在检测13种最新对抗模型生成域名时取得了96.42%的准确率,展现了强大的鲁棒性与适应性。
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关键词
域名生成算法
概念漂移
一致性预测
一致性聚类
对抗模型
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职称材料
题名
CPDGA:基于一致性传播的DGA域名主动检测算法
1
作者
刘双双
王志
董伊萌
李万鹏
机构
南开
大学
密码与网络空间安全
学院
利物浦大学计算机学院
出处
《通信学报》
北大核心
2025年第6期18-31,共14页
基金
CCF-绿盟科技“鲲鹏”科研基金资助项目(No.CCF-NSFOCUS 2024016)。
文摘
攻击者通过域名生成算法(DGA)动态注册域名以支持恶意软件活动,恶意域名不断演化导致概念漂移现象,使得现有依赖可持续性学习模型的检测技术时效性不足。针对这一威胁,结合一致性预测与一致性聚类方法,提出了一种基于一致性传播的DGA域名主动检测算法(CPDGA)。通过对2019—2023年恶意与良性域名数据集进行实验,证明CPDGA能够有效缓解概念漂移对机器学习检测模型性能的影响,并使检测准确率提升20.4%。此外,CPDGA在检测13种最新对抗模型生成域名时取得了96.42%的准确率,展现了强大的鲁棒性与适应性。
关键词
域名生成算法
概念漂移
一致性预测
一致性聚类
对抗模型
Keywords
domain generation algorithm
concept drift
conformal prediction
conformal clustering
adversarial model
分类号
TP309.5 [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
CPDGA:基于一致性传播的DGA域名主动检测算法
刘双双
王志
董伊萌
李万鹏
《通信学报》
北大核心
2025
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引证文献
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