基于BiLstm神经网络的DGA域名检测方法  

作　　者：林思明 陈腾跃 梁煜麓 

机构地区：[1]厦门安胜网络科技有限公司,福建361008

出　　处：《网络安全技术与应用》2019年第1期15-17,共3页Network Security Technology & Application

摘　　要：DGA域名检测是检测僵尸网络C&C通信的关键技术之一,传统的检测方法通常是基于黑名单过滤、统计特征。传统检测方法存在大量瓶颈,包括:特征提取繁琐,自动化程度低,编码实现难度较高,检测率偏低以及误报率偏高等。针对上述问题,提出一种基于BiLstm神经网络的DGA域名检测方法。首先,采用词袋模型对域名进行处理,将字符类型的域名转换为适合BiLstm神经网络的输入数据,然后基于BiLstm神经网络设计适合DGA域名检测的各层神经网络的参数,构建能够实现DGA域名的特征自主学习的最优检测模型,从而实现DGA域名的检测。所提方法能够自动提取DGA域名的特征,完全脱离人工特征提取;实现较高的检测率以及较低的误报率。

关 键 词：神经网络 域名检测 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]