[发明专利]基于可信度的互联网恶意域名检测方法有效
| 申请号： | 202010368890.7 | 申请日： | 2020-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN111581352B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 王志;李涵;林宇量;詹婧;于涛 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/951;H04L9/40;H04L61/4511;G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人： | 侯力 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于可信度的互联网恶意域名检测方法，应用于网络空间安全领域。包括：第1、利用XGBoost、LSTM、Bagging等多种机器学习对海量的恶意域名样本和正常的域名样本进行学习，建立多种异构算法的恶意域名检测模型；第2、通过统计学习算法计算XGBoost、LSTM、Bagging等多种检测模型对可疑域名预测结果的可信度；第3、利用计算得到模型预测结果的可信度进行多模型预测结果的融合，实现异构模型的协同防御。本发明选择了13个域名特征值，利用多种机器学习模型对域名进行分析获取可信度，在可信度的基础上采用简单投票法进行模型的融合，提升了域名分析准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 可信度 互联网 恶意 域名 检测 方法 | ||
【主权项】：
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