[发明专利]基于带对抗训练深度网络的恶意域名检测方法及系统有效
| 申请号： | 201911111270.9 | 申请日： | 2019-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN110830490B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 朱斐 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L61/4511;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州翔远专利代理事务所(普通合伙) 32251 | 代理人： | 姚惠菱 |
| 地址： | 215168 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于带对抗训练深度网络的恶意域名检测方法及系统，方法包括如下步骤：(1)恶意域名样本获取；(2)恶意域名样本预处理；(3)网络模型训练，选用C‑RNN‑GAN生成对抗网络模型；(4)可疑域名样本获取；(5)判别输出；(6)判断可疑域名。本发明公开的基于带对抗训练深度网络的恶意域名检测方法及系统，利用生成对抗网络的特性，对抗训练得到计算域名真假的判别器。判别器依据域名样本背后的多维特征进行鲁棒性判断，可以作为恶意域名检测的分类器。本发明由于采用了生成对抗网络的方法，学习恶意域名样本背后的数据特征，充分适合于网络安全的攻防对抗的实际情况，能够实现自我学习和自我完善。有效的提高域名分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 训练 深度 网络 恶意 域名 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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