采用深度学习的DGA域名检测模型比较

作者:裴兰珍; 赵英俊; 王哲; 罗赟骞

摘要:针对DGA域名难以检测的问题,构建了一种面向字符的采用深度学习的DGA域名检测模型,模型由字符嵌入层、特征检测层和分类预测层组成。字符嵌入层实现对输入DGA域名的数字编码;特征检测层采用深度学习模型自动提取特征;分类预测层采用全连接网络进行分类预测。为了选取最优的特征提取模型,分析比较了采用Bidirectional机制、Stack机制和Attention机制的LSTM模型与GRU模型,CNN模型,以及将CNN模型分别与LSTM模型和GRU模型相组合的模型。结果表明,与LSTM和GRU模型相比,采用Stack机制、前向Attention机制结合Bidirectional机制的LSTM和GRU模型,CNN模型,CNN模型与LSTM和GRU相组合的模型可提升模型的检测效果,但采用CNN和Bi-GRU组合构建的DGA域名检测模型可获得最优的检测效果。

分类:
  • 期刊
  • >
  • 自然科学与工程技术
  • >
  • 信息科技
  • >
  • 电子信息科学综合
收录:
  • 维普收录(中)
  • 北大期刊(中国人文社会科学期刊)
  • JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)
  • 上海图书馆馆藏
  • 剑桥科学文摘
  • 哥白尼索引(波兰)
  • CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)
  • 国家图书馆馆藏
  • 知网收录(中)
  • 万方收录(中)
  • 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)
关键词:
  • 网络空间安全
  • 深度学习
  • 动态域名生成算法
  • 卷积神经网络
  • 门控循环单元
  • 长短期记忆网络

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:计算机科学

期刊级别:北大期刊

期刊人气:20243

杂志介绍:
主管单位:国家科学技术部
主办单位:国家科技部西南信息中心
出版地方:重庆
快捷分类:计算机
国际刊号:1002-137X
国内刊号:50-1075/TP
邮发代号:78-68
创刊时间:1974
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:0.94
综合影响因子:1.6