针对现有恶意域名检测算法对于家族恶意域名检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于BiLSTM-DAE的恶意域名检测算法。通过利用双向长短时记忆神经网络(Bi-directional Long Short Term Memory,BiLSTM)提取域名字符组合的上下文序...针对现有恶意域名检测算法对于家族恶意域名检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于BiLSTM-DAE的恶意域名检测算法。通过利用双向长短时记忆神经网络(Bi-directional Long Short Term Memory,BiLSTM)提取域名字符组合的上下文序列特征,并结合深度自编码网络(Deep Auto-Encoder,DAE)逐层压缩感知提取类内有共性和类间有区分性的强字符构词特征并进行分类。实验结果表明,与当前主流恶意域名检测算法相比,该算法在保持检测开销较小的基础上,具有更高的检测精度。展开更多
文摘针对现有恶意域名检测算法对于家族恶意域名检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于BiLSTM-DAE的恶意域名检测算法。通过利用双向长短时记忆神经网络(Bi-directional Long Short Term Memory,BiLSTM)提取域名字符组合的上下文序列特征,并结合深度自编码网络(Deep Auto-Encoder,DAE)逐层压缩感知提取类内有共性和类间有区分性的强字符构词特征并进行分类。实验结果表明,与当前主流恶意域名检测算法相比,该算法在保持检测开销较小的基础上,具有更高的检测精度。
