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基于历史数据的异常域名检测算法
  • ISSN号:1000-436X
  • 期刊名称:《通信学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]解放军信息工程大学网络空间安全学院,河南郑州450001, [2]数学工程与先进计算国家重点实验室,河南郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.61379151,No.61272489,No.61302159,No.61401512); 河南省杰出青年基金资助项目(No.144100510001)
中文摘要:

提出一种基于域名历史数据的异常域名检测算法。该算法基于合法域名与恶意域名历史数据的统计差异,将域名已生存时间、whois信息变更、whois信息完整度、域名IP变更、同IP地址域名和域名TTL值等作为主要参量,给出了具体的分类特征表示;在此基础上,构建了用于异常域名检测的SVM分类器。特征分析和实验结果表明,算法对未知域名具有较高的检测正确率,尤其适合对生存时间较长的恶意域名进行检测。

英文摘要:

An anomaly domains detection algorithm was proposed based on domains' historical data. Based on statistical differences in historical data of legitimate domains and malicious domains, the proposed algorithm used domains' life- time, changes of whois information, whois information integrity, IP changes, domains that share same IP, TTL value, etc, as main parameters and concrete representations of features for classification were given. And on this basis the pro-posed algorithm constructed SVM classifier for detecting anomaly domains. Features analysis and experimental results show that the algorithm obtains high detection accuracy to unknown domains, especially suitable for detecting long lived malicious domains.

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期刊信息
  • 《通信学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会
  • 主编:杨义先
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  • 邮编:100078
  • 邮箱:
  • 电话:010-81055478 81055481
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-436X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2102/TN
  • 邮发代号:2-676
  • 获奖情况:
  • 信息产业部通信科技期刊优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25019