【摘 要】
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针对目前DGA(domain generation algorithm)恶意域名检测方法计算量较大、检测精确率不高等问题,提出了DGA恶意域名检测框架。首先对域名的字符统计特征和N-Gram模型特征进行
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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北京信息科技大学学校校科研基金(1925023)
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针对目前DGA(domain generation algorithm)恶意域名检测方法计算量较大、检测精确率不高等问题,提出了DGA恶意域名检测框架。首先对域名的字符统计特征和N-Gram模型特征进行分析,提取出区分度大的域名特征组合;然后利用正常域名和DGA恶意域名数据集训练不同的机器学习模型,如朴素贝叶斯、多层感知器和XGBoost(extreme gradient boosting)模型,再用训练好的模型检测恶意域名。实验结果表明,采用域名的N-Gram模型特征的精确率和召回率都优于统计特征,多层
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