如何實(shí)現(xiàn)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)
資料介紹
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(lèi)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(lèi)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(lèi)器的精確度和準(zhǔn)確率均高于決策樹(shù)分類(lèi)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。
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