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广泛的恶意活动依赖DNS来管理其受感染计算机的大型分布式网络,目前,主要的恶意域名检测方法是基于DNS相关的局部域特征构建分类器......
域名解析系统已经发展成了一个不可忽视的网络基础设施和信息枢纽,在人们进行日常网络活动中是不可缺少的一环。但是网络恶意域名......
网络中存在大量的恶意域名,恶意域名网站经常通过扫描应用软件和浏览器的漏洞,通过恶意代码嵌入的方式来盗取用户的个人信息,造成......
为了应对IP地址封锁和DNS沉洞,现代僵尸网络开始使用域名生成算法(DGA)来动态生成恶意域名,作为感染主机和控制者通信的集合点。对......
基于域名系统(DNS)的DNS重绑定攻击能够有效绕过同源策略、防火墙,窃取敏感信息,控制内网设备,危害巨大。DNS重绑定需要通过设置恶......
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......
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针对目前恶意域名检测方法特征提取过程复杂和检测准确率不高的问题,提出一种基于深度自编码和决策树(Deep Auto Encoder and Deci......
域名系统(Domain Name System,DNS,以下简称DNS)是最重要的互联网基础设施之一,许多互联网应用都依赖于DNS提供的正常解析服务才能......
现有的恶意域名检测方案在处理大规模数据和多种类型的恶意域名时存在不足。为此,根据时间性、相关域名集合和对应IP三方面特征提......
恶意域名作为目前互联网攻击的主要手段,给用户和企业带来巨大的网络使用的风险。为了更有效地抵御恶意域名的攻击,保障网络空间的......
目前基于大规模网络环境下基于恶意域名的攻击行为不断出现,已有的检测方案在处理大数据规模和多种恶意域名检测方面面临困难。面......
由于域名系统缺乏足够的安全机制,常作为黑客发动网络攻击的重要行动基础设施.因此如何快速准确地发现并阻断潜在的恶意域名及对应......
目前,恶意域名被广泛应用于远控木马、钓鱼欺诈等网络攻击中,传统恶意域名检测方法存在长距离依赖性问题,容易忽略上下文信息并且......