典型文献
基于机器学习建模的DGA恶意域名检测
文献摘要：
为了解决网络中僵尸主机回连,以及域名生成算法(Domain Generation Algorithm,DGA)中恶意域名频发的问题,提出了基于机器学习算法建模的DGA恶意域名检测技术,从网络流量中挖掘DGA恶意域名,结合域名实体抽取和自然语言特征提取,并经过机器学习技术训练算法模型,实现了对DGA恶意域名的智能检测.在流量检测领域引入机器学习算法,大幅度提升了安全设备的检测能力,有效抵御了网络攻击的入侵威胁.
文献关键词：
DGA域名;机器学习;安全算法;网络防御
中图分类号：
作者姓名：
王伟;罗鹏宇
作者机构：
中国电子科技网络信息安全有限公司,四川 成都 610041;中国电子科技集团公司第三十研究所,四川 成都 610041
文献出处：
引用格式：
[1]王伟;罗鹏宇-.基于机器学习建模的DGA恶意域名检测)[J].通信技术,2022(06):753-761
A类：
B类：
基于机器学习,机器学习建模,DGA,恶意域名检测,僵尸,主机,域名生成算法,Domain,Generation,Algorithm,机器学习算法,网络流量,名实,实体抽取,自然语言,语言特征,机器学习技术,技术训练,训练算法,算法模型,智能检测,流量检测,检测领域,安全设备,检测能力,网络攻击,安全算法,网络防御
AB值：
0.377689
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
