【摘 要】
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针对互联网中恶意域名攻击事件频发,缺乏对恶意域名的有效检测、分析并形成网络态势研判及预警。通过分析DNS日志挖掘信息,在传统黑名单检测的基础上,采用基于LSTM(长短期记忆)神经网络的方法来识别DGA恶意域名,并通过大量域名数据对模型进行训练优化,检测网络中存在的APT攻击、网络钓鱼和木马等恶意攻击事件。结果表明:与传统方法相比更加实时、高效、准确,进而快速分析网络态势情况,做到及时预警。
【机 构】
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国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心
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针对互联网中恶意域名攻击事件频发,缺乏对恶意域名的有效检测、分析并形成网络态势研判及预警。通过分析DNS日志挖掘信息,在传统黑名单检测的基础上,采用基于LSTM(长短期记忆)神经网络的方法来识别DGA恶意域名,并通过大量域名数据对模型进行训练优化,检测网络中存在的APT攻击、网络钓鱼和木马等恶意攻击事件。结果表明:与传统方法相比更加实时、高效、准确,进而快速分析网络态势情况,做到及时预警。
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