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基于word-hashing的DGA僵尸网络深度检测模型
被引量：
9
1
作者
赵科军
葛连升
+1 位作者
秦丰林
洪晓光
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第A01期30-33,共4页
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...
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分类算法得到的检测准确率高3.7%.
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关键词
DGA
僵尸网络
word
hashing
深度学习
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职称材料
题名
基于word-hashing的DGA僵尸网络深度检测模型
被引量：
9
1
作者
赵科军
葛连升
秦丰林
洪晓光
机构
山东大学信息化工作办公室
山东大学计算机科学与技术学院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第A01期30-33,共4页
基金
赛尔网络下一代互联网技术创新资助项目(NGII20150412)
文摘
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分类算法得到的检测准确率高3.7%.
关键词
DGA
僵尸网络
word
hashing
深度学习
Keywords
domain generation algorithm(DGA)
botnet
word
-
hashing
deep learning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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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word-hashing的DGA僵尸网络深度检测模型
赵科军
葛连升
秦丰林
洪晓光
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
9
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