【摘 要】
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基于DNS协议的僵尸网络大多采用域名生成算法(domain generation algorithm,DGA),该算法可以随机改变域名来隐藏自身.与传统检测方法相比,基于机器学习的检测可以获得更好的检测结果.因此,提出了一种基于人工神经网络的僵尸网络检测体系结构,可以帮助在线安全卫士监控网络流量,区分DGA域和普通域,通过测试朴素贝叶斯模型和用DGA的正常特征或DGA的N-gram特征训练的人工神经网络(artifi cial neural network,ANN)模型并用真实的数据集实现并评估该解决方案
【机 构】
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沈阳理工大学 辽宁沈阳 110159
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基于DNS协议的僵尸网络大多采用域名生成算法(domain generation algorithm,DGA),该算法可以随机改变域名来隐藏自身.与传统检测方法相比,基于机器学习的检测可以获得更好的检测结果.因此,提出了一种基于人工神经网络的僵尸网络检测体系结构,可以帮助在线安全卫士监控网络流量,区分DGA域和普通域,通过测试朴素贝叶斯模型和用DGA的正常特征或DGA的N-gram特征训练的人工神经网络(artifi cial neural network,ANN)模型并用真实的数据集实现并评估该解决方案的实用性.结果表明,采用人工神经网络的新模型能够更好地区分DGA的域,能够正确地处理更多的域.
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