使用GCNN-LSTM混合神经网络检测算法生成的域名
密码学与安全
2022-08-09 v1 机器学习
摘要
域名生成算法（DGA）被僵尸网络用于在C&C服务器与僵尸主机之间构建隐蔽的命令与控制（C&C）通信信道。DGA能够周期性地产生大量伪随机的算法生成域名（AGD）。AGD检测算法为应对现有DGA技术提供了一种轻量且前景广阔的解决方案。本文提出一种用于AGD检测的GCNN（门控卷积神经网络）-LSTM（长短期记忆）混合神经网络（GLHNN）。在GLHNN中，GCNN用于从域名中提取信息特征，其上叠加的LSTM进一步处理特征序列。GLHNN使用涵盖六类DGA的代表性AGD进行了实验验证，并与最先进的检测模型进行比较，在这些被测模型中展现出最佳的整体检测性能。
引用
@article{arxiv.2208.03445,
title = {Detecting Algorithmically Generated Domains Using a GCNN-LSTM Hybrid Neural Network},
author = {Zheng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.03445},
year = {2022}
}