标题:基于word-hashing的DGA僵尸网络深度检测模型
作者:赵科军;葛连升;秦丰林;洪晓光;
作者机构:[赵科军;葛连升;秦丰林;洪晓光]山东大学信息化工作办公室;[赵科军;葛连升;秦丰林;洪晓光]山东大学计算机科学与技术学院 更多
来源:东南大学学报(自然科学版)
出版年:2017
卷:47
页码:30-33
DOI:10.3969/j.issn.1001-0505.2017.S1.006
关键词:DGA;;僵尸网络;;word-hashing;;深度学习
摘要:针对使用域名生成算法(DGA)僵尸网络隐蔽性强,传统检测算法特征提取复杂的问题,提出一种无需提取具体特征的深度学习模型DGA域名检测方法.首先基于word-hashing将所有域名转用二元语法字符串表示,利用词袋模型把域名映射到高维向量空间.然后利用5层深度神经网络对转换为高维向量的域名进行训练分类检测.通过深度模型,能够从训练数据中发现不同层次抽象的隐藏模式和特征,而这些模式和特征使用传统的统计方法大多是无法发现的.实验中使用了10万条DGA域名和10万条合法域名作为样本,与基于自然语言特征分类算法进行对比实验.实验结果表明该深度模型对DGA域名检测准确率达到97.23%,比基于自然语言特征...
收录类别:EI;SCOPUS
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85040640921&doi=10.3969%2fj.issn.1001-0505.2017.S1.006&partnerID=40&md5=4bfe41b4784fbaa911f178e89dd5074b
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