典型文献
改进Relief-C5.0的恶意域名检测算法
文献摘要：
针对目前恶意域名检测算法中分类模型计算复杂度较大、实时性不强以及准确率不高等问题,提出了Rf-C5(Relief-C5.0)恶意域名检测算法模型.提取待测域名的全局URL特征,根据提取的特征按照改进的Relief算法进行权重计算,并依据权重值进行优先级排序;选取权重值排名前20的关键特征作为C5.0分类器的输入端,进行合法域名与恶意域名的分类.实验结果表明,在大样本数据集下,Rf-C5模型与当前主流恶意域名检测算法相比,在提高平均检测速率的基础上,检测准确率提高了1.58～4.91个百分点.
文献关键词：
恶意域名;URL特征;改进的Relief算法;C5.0分类器
中图分类号：
作者姓名：
马栋林;张澍寰;赵宏
作者机构：
兰州理工大学 计算机与通信学院,兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]马栋林;张澍寰;赵宏-.改进Relief-C5.0的恶意域名检测算法)[J].计算机工程与应用,2022(11):100-106
A类：
B类：
Relief,C5,恶意域名检测,检测算法,分类模型,计算复杂度,Rf,算法模型,URL,行权,权重计算,权重值,优先级排序,关键特征,分类器,法域,大样本,样本数据集,高平,检测速率,检测准确率,百分点
AB值：
0.242112
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。
