域名生成算法（domain generation algorithm,DGA）是域名檢測中防范僵尸網(wǎng)絡(luò)攻擊的重要手段之一,對于生成威脅情報(bào)、阻斷僵尸網(wǎng)絡(luò)命令與控制流量、保障網(wǎng)絡(luò)安全有重要的實(shí)際意義.近年來,DGA域名檢測技術(shù)從依靠手工提取特征發(fā)展到自動(dòng)提取特征的基于深度學(xué)習(xí)模型的方法,在DGA域名檢測任務(wù)中取得了較大的進(jìn)展.但對于不同僵尸網(wǎng)絡(luò)家族的DGA域名的多分類任務(wù),由于家族種類多,且各家族域名數(shù)據(jù)存在不平衡性,因此許多已有的深度學(xué)習(xí)模型在DGA域名的多分類任務(wù)上仍有提高空間.針對以上挑戰(zhàn),設(shè)計(jì)了基于字符和雙字母組級別的混合詞向量,以提高域名字符串的信息利用度,并設(shè)計(jì)了基于混合詞向量方法的深度學(xué)習(xí)模型.最后設(shè)計(jì)了包含多種對比模型的實(shí)驗(yàn),對混合詞向量的有效性進(jìn)行驗(yàn)證.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于混合詞向量的深度學(xué)習(xí)模型在DGA域名檢測與分類任務(wù)中相比只基于字符級詞向量的模型有更好的分類性能,特別是在小樣本的DGA域名類別上的分類性能更優(yōu),證明了該模型的有效性. 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2020,57(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：14 頁

【文章目錄】：
1 相關(guān)工作
2 混合詞向量
    2.1 字符級詞向量
    2.2 雙字母組級詞向量
3 模型結(jié)構(gòu)
    3.1 詞嵌入層
    3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層
    3.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層
    3.4 特征融合層
    3.5 稠密層
4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
    4.1 數(shù)據(jù)集介紹
    4.2 實(shí)驗(yàn)步驟
    4.3 評價(jià)指標(biāo)
    4.4 對比模型
    4.5 結(jié)果分析
5 總結(jié)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3379074