[发明专利]一种基于深度强化学习的恶意域名检测方法和装置有效
| 申请号： | 202111158750.8 | 申请日： | 2021-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN114050912B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 袁方方;田腾;刘燕兵;卢毓海;曹聪;谭建龙 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L61/4511;G06F18/24;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度强化学习的恶意域名检测方法和装置。该方法的步骤包括：获取待检测域名的真实DNS流量；查询并记录真实DNS流量中待检测域名的whois信息；根据待检测域名本身以及whois信息，对待检测域名进行特征提取，生成待检测域名的特征向量；将待检测域名的特征向量输入至深度强化学习模型中，判断待检测域名是否具有恶意行为。本发明使用基于深度强化学习的方法来解决真实DNS流量中良性与恶意样本数据不平衡的分类问题，能够快速有效地发现真实DNS流量中存在的低比例恶意样本，在低平衡率时依旧保持较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 恶意 域名 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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