本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中基于集成學(xué)習(xí)的惡意域名檢測(cè)

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【摘要】：現(xiàn)有的惡意域名檢測(cè)方案在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和多種類型的惡意域名時(shí)存在不足。為此,根據(jù)時(shí)間性、相關(guān)域名集合和對(duì)應(yīng)IP三方面特征提出新的檢測(cè)方案。使用并行化隨機(jī)森林算法建立組合的域名檢測(cè)分類器,以提高檢測(cè)精確度及容錯(cuò)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,組合分類器的精確度和準(zhǔn)確率均高于決策樹分類器,新方案能夠更有效地檢測(cè)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的惡意域名。
【作者單位】： 國(guó)家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心江蘇分中心;
【關(guān)鍵詞】： 惡意域名檢測(cè) 集成學(xué)習(xí) 隨機(jī)森林算法 組合分類器 大數(shù)據(jù) 并行化
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 中文引用格式:馬e，

本文編號(hào)：935472