【摘 要】
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针对域名产生算法生成的恶意域名,提出基于动态卷积算法的检测方法。基于现有的深度学习检测模型,在检测模型的向量嵌入阶段采用基于字符嵌入的高级词嵌入方法,能够对生僻词
【机 构】
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北京电子科技学院网络空间安全系,国家信息中心博士后科研工作站,公安部第三研究所信息网络安全重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划基金项目(2018YFB1004101);公安部信息网络安全重点实验室开放课题基金项目(C19614);北京电子科技学院教育教学改革专项基金项目(jy201805);中央高校基本科研业务费基金项目(328201804)
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针对域名产生算法生成的恶意域名,提出基于动态卷积算法的检测方法。基于现有的深度学习检测模型,在检测模型的向量嵌入阶段采用基于字符嵌入的高级词嵌入方法,能够对生僻词语和训练集中不存在的新词进行有效表示,减小嵌入矩阵的规模,降低存储成本。设计动态卷积算法对恶意域名进行检测,动态调整网络参数,有利于在更大范围内提取深层的特征,压缩数据大小,提高运算的速度,能够更有效识别恶意域名。实现了整体检测模型,通过实验验证了该方案的可行性。
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