基于SVM的DGA家族分类方法研究

周琳娜; 吕欣一

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为了检测溯源僵尸网络,在对域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)进行检测的基础上,对恶意域名进行分析,找出区分明显的特征进行组合,从域名结构、域名字符特征、域名信息熵3个方面进行分析,提取各个恶意域名家族的特征,并选用支持向量机(support vector machines,SVM)算法进行模型训练。在对DGA恶意域名进行家族分类的过程中,利用高斯核函数进行转换,简化了SVM分类器的计算量,在保证分类准确度的同时提高了效率。并通过实验验证了所采用方法的有效性。

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来源
《中国科技论文》 |2020年第11期|P.1328-1333|共6页
作者
周琳娜; 吕欣一;
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作者单位

北京邮电大学网络空间安全学院北京100876;

国际关系学院信息科技学院北京100091;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机病毒与防治;
关键词
网络安全; 域名生成算法; 机器学习; 特征工程; 检测技术;

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