[发明专利]一种基于深度降噪自编码网络的恶意域名检测方法在审

专利信息
申请号: 202010686940.6 申请日: 2020-07-16
公开(公告)号: CN111935099A 公开(公告)日: 2020-11-13
发明(设计)人: 赵宏;王伟杰;孔东一;岳鲁鹏;郭岚;郑厚泽;傅兆阳;刘璐;常有康;党育;马栋林 申请(专利权)人: 兰州理工大学
主分类号: H04L29/06 分类号: H04L29/06
代理公司: 广州蓝晟专利代理事务所(普通合伙) 44452 代理人: 栾洋洋;丁海燕
地址: 730050 甘肃*** 国省代码: 甘肃;62
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摘要: 发明公开了一种基于深度降噪自编码网络的恶意域名检测方法,包括步骤:构造单层自编码网络,将输入数据压缩后重构输出,通过输入与输出数据之间的误差,训练单层自编码网络;在单层自编码网络的输入数据中加入噪声,通过学习输入数据与输出数据之间的误差,去除噪声,形成单层降噪自编码网络;通过叠加多个单层降噪自编码网络,构造深度降噪自编码网络;逐层训练深度降噪自编码网络,对域名的分布式表征进行逐层压缩,提取域名的多维字符特征;根据深度降噪自编码网络提取的域名的多维字符特征,使用随机森林分类算法对待测域名进行检测,识别其中的恶意域名。本发明可以实现广谱恶意域名的检测,具有检测精度高、误报与漏报率低等优点。
搜索关键词: 一种 基于 深度 编码 网络 恶意 域名 检测 方法
【主权项】:
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