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基于加权支持向量机的Domain Flux僵尸网络域名检测方法研究
被引量：
4
1
作者
宋金伟
杨进
李涛
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2018年第12期66-71,共6页
Domain Flux僵尸网络域名多用于僵尸网络的命令控制信道中,因此检测Domain Flux僵尸网络域名对僵尸网络的检测有重要意义。目前Domain Flux僵尸网络域名的检测方法存在较多的问题,如资源消耗多、检测精确率不高等。针对这些问题,文章提...
Domain Flux僵尸网络域名多用于僵尸网络的命令控制信道中,因此检测Domain Flux僵尸网络域名对僵尸网络的检测有重要意义。目前Domain Flux僵尸网络域名的检测方法存在较多的问题,如资源消耗多、检测精确率不高等。针对这些问题,文章提出了一种基于加权支持向量机的Domain Flux僵尸网络域名检测方法。通过分析Domain Flux僵尸网络域名和正常域名的区别,提取出数十种域名特征用于区分正常域名和Domain Flux僵尸网络域名;为了使每种特征发挥最大的区分效果,通过信息增益比来计算每种特征的权重值并对特征进行加权;使用支持向量机算法对加权后的特征数据集进行训练,获得检测模型。实验表明,该方法有效地提高了Domain Flux僵尸网络域名的检测准确率,可以较好的识别Domain Flux僵尸网络域名。
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关键词
DOMAIN
flux
僵尸
网络
信息增益比
特征加权
支持向量机
下载PDF
职称材料
基于代理控制力的Fast-Flux僵尸网络检测方法
被引量：
6
2
作者
刘资茂
李芝棠
+2 位作者
李战春
李冬
方平
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第A01期105-109,共5页
本文基于Fast-Flux僵尸网络对僵尸代理机器控制能力的分析,提出了一种实时检测Fast-Flux僵尸网络的方法,该方法可以通过主动提交DNS查询或者被动分析DNS响应数据包以度量可疑域名相映射IP地址的均匀分布率和平均可服务率以鉴别该域名是...
本文基于Fast-Flux僵尸网络对僵尸代理机器控制能力的分析,提出了一种实时检测Fast-Flux僵尸网络的方法,该方法可以通过主动提交DNS查询或者被动分析DNS响应数据包以度量可疑域名相映射IP地址的均匀分布率和平均可服务率以鉴别该域名是否是Fast-Flux域名。通过利用支持向量机(SVM)的实验表明,该方法具有较高的检测率、较低的误判率。
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关键词
僵尸
网络
Fast—
flux
僵尸
网络
DNS
SVM
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职称材料
题名
基于加权支持向量机的Domain Flux僵尸网络域名检测方法研究
被引量：
4
1
作者
宋金伟
杨进
李涛
机构
四川大学计算机学院
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2018年第12期66-71,共6页
基金
国家重点研发计划[2016yfb0800604
2016yfb0800605]
+2 种基金
国家自然科学基金[61572334
U1736212]
四川省重点研发项目[2018GZ0183]
文摘
Domain Flux僵尸网络域名多用于僵尸网络的命令控制信道中,因此检测Domain Flux僵尸网络域名对僵尸网络的检测有重要意义。目前Domain Flux僵尸网络域名的检测方法存在较多的问题,如资源消耗多、检测精确率不高等。针对这些问题,文章提出了一种基于加权支持向量机的Domain Flux僵尸网络域名检测方法。通过分析Domain Flux僵尸网络域名和正常域名的区别,提取出数十种域名特征用于区分正常域名和Domain Flux僵尸网络域名;为了使每种特征发挥最大的区分效果,通过信息增益比来计算每种特征的权重值并对特征进行加权;使用支持向量机算法对加权后的特征数据集进行训练,获得检测模型。实验表明,该方法有效地提高了Domain Flux僵尸网络域名的检测准确率,可以较好的识别Domain Flux僵尸网络域名。
关键词
DOMAIN
flux
僵尸
网络
信息增益比
特征加权
支持向量机
Keywords
Domain
flux
botnet
information gain ratio
feature weighting
support vector machine
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于代理控制力的Fast-Flux僵尸网络检测方法
被引量：
6
2
作者
刘资茂
李芝棠
李战春
李冬
方平
机构
华中科技大学计算机科学与技术学院
下一代互联网接入系统国家工程实验室
华中科技大学网络中心
出处
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第A01期105-109,共5页
基金
湖北省自然科学基金重点项目(2008CDA021)
中央高校基本科研业务费专项(2010QN047)
文摘
本文基于Fast-Flux僵尸网络对僵尸代理机器控制能力的分析,提出了一种实时检测Fast-Flux僵尸网络的方法,该方法可以通过主动提交DNS查询或者被动分析DNS响应数据包以度量可疑域名相映射IP地址的均匀分布率和平均可服务率以鉴别该域名是否是Fast-Flux域名。通过利用支持向量机(SVM)的实验表明,该方法具有较高的检测率、较低的误判率。
关键词
僵尸
网络
Fast—
flux
僵尸
网络
DNS
SVM
Keywords
botnet
Fast-
flux
botnet
DNS
SVM
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权支持向量机的Domain Flux僵尸网络域名检测方法研究
宋金伟
杨进
李涛
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2018
4
下载PDF
职称材料
2
基于代理控制力的Fast-Flux僵尸网络检测方法
刘资茂
李芝棠
李战春
李冬
方平
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011
6
下载PDF
职称材料
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