【摘 要】
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近年来,新型僵尸网络开始攻击命令与控制(C&C)服务器,并利用域名生成算法(DGA)来躲避检测.传统的域名生成算法存在寻址效率不高、域名相应代码流量太大导致通信容易被检测发现等弊端.文章通过改进传统的CNN模型,结合文本生成的相关思想,利用Bi-LSTM的自注意力机制来生成恶意域名.最终结果表明,该方法生成的域名数据在对比实验中表现良好,可以模拟真实的域名数据,提高了恶意域名检测效率.
【机 构】
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中国人民公安大学信息网络安全学院,北京 100038
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近年来,新型僵尸网络开始攻击命令与控制(C&C)服务器,并利用域名生成算法(DGA)来躲避检测.传统的域名生成算法存在寻址效率不高、域名相应代码流量太大导致通信容易被检测发现等弊端.文章通过改进传统的CNN模型,结合文本生成的相关思想,利用Bi-LSTM的自注意力机制来生成恶意域名.最终结果表明,该方法生成的域名数据在对比实验中表现良好,可以模拟真实的域名数据,提高了恶意域名检测效率.
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