攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系.针对这类问题,提出一种基于嵌入式特...攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系.针对这类问题,提出一种基于嵌入式特征超图学习的恶意域名检测方法:首先基于域名空间统计特征利用决策树构建域名超图结构,利用决策树倒数第2层节点的输出结果作为先验条件形成超边,快速将域名流量之间的多阶关联关系清晰地表示出来;其次基于超图结构特征对字符嵌入特征进行增强编码,基于域名空间统计特征和域名字符嵌入编码特征从域名数据中挖掘出字符间隐藏的高阶关系;最后结合中国科技网真实的域名系统(domain name system,DNS)流量,对有效性和可行性进行了分析与评估,能够快速高效地检测隐蔽的恶意域名.展开更多
文摘攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系.针对这类问题,提出一种基于嵌入式特征超图学习的恶意域名检测方法:首先基于域名空间统计特征利用决策树构建域名超图结构,利用决策树倒数第2层节点的输出结果作为先验条件形成超边,快速将域名流量之间的多阶关联关系清晰地表示出来;其次基于超图结构特征对字符嵌入特征进行增强编码,基于域名空间统计特征和域名字符嵌入编码特征从域名数据中挖掘出字符间隐藏的高阶关系;最后结合中国科技网真实的域名系统(domain name system,DNS)流量,对有效性和可行性进行了分析与评估,能够快速高效地检测隐蔽的恶意域名.
