【摘 要】
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DGA域名检测是检测僵尸网络C&C通信的关键技术之一,传统的检测方法通常是基于黑名单过滤、统计特征。传统检测方法存在大量瓶颈,包括:特征提取繁琐,自动化程度低,编码实现难
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DGA域名检测是检测僵尸网络C&C通信的关键技术之一,传统的检测方法通常是基于黑名单过滤、统计特征。传统检测方法存在大量瓶颈,包括:特征提取繁琐,自动化程度低,编码实现难度较高,检测率偏低以及误报率偏高等。针对上述问题,提出一种基于BiLstm神经网络的DGA域名检测方法。首先,采用词袋模型对域名进行处理,将字符类型的域名转换为适合BiLstm神经网络的输入数据,然后基于BiLstm神经网络设计适合DGA域名检测的各层神经网络的参数,构建能够实现DGA域名的特征自主学习的最优检测模型,从而实现DGA域名的检测。所提方法能够自动提取DGA域名的特征,完全脱离人工特征提取;实现较高的检测率以及较低的误报率。
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