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周婧莹，黎宇，曾楚轩AI赋能安全
基于深度学习的DGA恶意域名检测AIEmpoweredSecurity
DGAMaliciousDomainNameDetection
基于深度学习的BasedonDeepLearning
DGA恶意域名检测
周婧莹，黎宇，曾楚轩（中国联通广东分公司，广东广州510000）
ZhouJingying，LiYu，ZengChuxuan（ChinaUnicomGuangdongBranch，Guangzhou510000，China）
摘要：关键词：
攻击者常使用域名生成算法（DGA）生成大量的随机域名来传输恶意软件控制域名生成算法；机器学习；深度学习；域名检测
指令，而传统DGA检测方法存在计算量大、检测精确度低等问题，采用机器学doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.08.003
习和深度学习的方法可极大缓解上述问题。首先从域名的基本特征、语言特征文章编号：1007-3043（2024）08-0013-05
和统计特征3个方面对DGA域名和正常域名进行特征提取，在特征集上采用机中图分类号：TP181
器学习算法进行模型训练；同时，采用长短期记忆（LSTM）网络以域名字符串的文献标识码：A
嵌入向量作为输入，提取域名的深度特征进行域名检测。通过查准率、召回率、开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
F1-score、ROC曲线、AUC值等评测指标对模型训练结果进行对比，获得较优
的DGA域名检测模型。
Abstract：
AttackersoftenuseDomainGenerationAlgorithms（DGAs）togeneratenumerousrandomdomainnamesfortransmitting
malicioussoftwarecontrolcommands.However，traditionalDGAdetectionmethodshaveproblemssuchaslargeamountof
calculationandlowdetectionaccuracy.Theuseofmachinelearninganddeeplearningmethodscangreatlyalleviatethese
problems.Firstly，featuresareextractedfrombothDGAandlegitimatedomainsacrossthreedimensions：fundamental
characteristics，linguisticattributes，andstatisticalproperties.Thenmachinelearningalgorithmsareusedtotrainmodelson
thesefeaturesets.Additionally，itusedLongShortTermMemory（LSTM）networkwithdomainstringembeddingvectoras
inputtoextractdeepfeaturesofdomainnamesfordomainnamedetection.Bycomparingthetrainingresultsofthemodel
throughevaluationmetricssuchasprecision，recall，F1score，ROCcurve，AUCvalue，etc.，abetterDGAdomainname
detectionmodelisobtained.
Keywords：
Domainnamegenerationalgorithm；Machinelearning；Deeplearning；Domainnamedetection
引用格式：周婧莹，黎宇，曾楚轩.基于深度学习的DGA恶意域名检测［J］.邮电设计技术，2024（8）：13-17.
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