基于深度学习算法的DGA域名检测方法及系统

    公开(公告)号:CN113726730A

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN202110792490.3

    申请日:2021-07-14

    Abstract: 本发明提供了基于深度学习算法的DGA域名检测方法及系统,方法包括对获取的DGA域名数据进行预处理,将DGA域名数据形成字符嵌入向量序列;获取所述字符嵌入向量序列中的局部特征向量和全局特征向量,并将所述局部特征向量和全局特征向量进行拼接,得到DGA域名表示向量;基于多层感知机层的神经网络,对所述DGA域名表示向量进行多层传递,得到DGA域名所属类别的概率值。本发明以域名字符串数据为基础,引入一维卷积神经网络和自注意力机制,分别用来获取域名字符串中的局部特征向量和全局特征向量,并形成域名表示向量,对域名表示向量进行多层传递,得到DGA域名所属类别的概率值,相比于现有方法,具有更加优异的准确率和召回率。

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