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基于域名系统知识图谱的CDN域名识别技术
文献摘要：
内容分发网络(content delivery network,CDN)是互联网上的重要基础设施,目前识别CDN域名的方法主要利用域名字符特征、HTTP关键字和DNS记录等,识别范围有限.针对大规模识别CDN域名的问题,提出了基于域名系统知识图谱的CDN域名识别技术.根据域名系统的特征进行本体建模、数据获取、知识图谱构建,通过分析域名系统相关数据获取CDN服务特征.将CDN域名作为知识图谱域名节点的属性,定义推理规则,通过知识图谱内包含的实体、关系和属性进行关联分析,识别CDN域名.基于该方法对Alexa排名前100万域名及其部分子域名进行建模识别,构建了超百万节点和关系的域名系统知识图谱.实验结果表明,该方法在不通过手工识别构建样本集的情况下可以达到88％的分类精度和86％的F1指数.
文献关键词：
域名系统;知识图谱;本体构建;CDN识别;知识推理
中图分类号：
作者姓名：
闫志豪;刘京菊;郭徽;郭兵阳
作者机构：
国防科技大学 电子对抗学院,合肥 230037;网络空间安全态势感知与评估安徽省重点实验室,合肥 230037
文献出处：
引用格式：
[1]闫志豪;刘京菊;郭徽;郭兵阳-.基于域名系统知识图谱的CDN域名识别技术)[J].计算机工程与应用,2022(06):149-156
A类：
B类：
域名系统,CDN,内容分发网络,content,delivery,network,前识,名字,字符,HTTP,关键字,DNS,本体建模,数据获取,知识图谱构建,服务特征,名作,谱域,名节,推理规则,Alexa,子域,百万,万节,不通,过手,样本集,分类精度,本体构建,知识推理
AB值：
0.315103
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