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當(dāng)前，各種各樣的惡意軟件常使用域名生成算法（ Domain Generation Algorithms，DGAs）來(lái)生成大量的隨機(jī)域名，然后嘗試與C8C服務(wù)器建立通信，發(fā)動(dòng)相應(yīng)的攻擊。現(xiàn)有的檢測(cè)方法基于DGA域名的隨機(jī)性構(gòu)建人工特征，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)分類模式，但該類算法存在人工構(gòu)建特征費(fèi)時(shí)費(fèi)力、檢測(cè)誤報(bào)率高等問(wèn)題;或利用LSTM，GRU等深度學(xué)習(xí)技術(shù)學(xué)習(xí)DGA域名的序列關(guān)系，但該類算法對(duì)低隨機(jī)性的DGA域名的檢測(cè)準(zhǔn)確率較低。文中提岀了一種域名通用特征的提取方案，建立了包含41種DGA域名家族的數(shù)據(jù)集，并設(shè)計(jì)了基于人工特征與深度特征的檢測(cè)算法，提高了模型的泛化能力，増加了對(duì)DGA域名家族的識(shí)別種類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于人工特征與深度特征的DGA堿名檢測(cè)算法取得了比傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法更高的準(zhǔn)確率和更好的泛化能力。
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