基于BiLSTM-DAE的多家族恶意域名检测算法OA北大核心CSTPCD
针对现有恶意域名检测算法对于家族恶意域名检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于BiLSTM-DAE的恶意域名检测算法。通过利用双向长短时记忆神经网络(Bi-directional Long Short Term Memory,BiLSTM)提取域名字符组合的上下文序列特征,并结合深度自编码网络(Deep Auto-Encoder,DAE)逐层压缩感知提取类内有共性和类间有区分性的强字符构词特征并进行分类。实验结果表明,与当前主流恶意域名检测…查看全部>>
张咪;彭建山
河南建筑职业技术学院,河南郑州450064数字工程与先进计算国家重点实验室,河南郑州450000
计算机与自动化
恶意域名检测深度自编码网络双向长短时记忆神经网络构词特征
《计算机应用与软件》 2024 (10)
P.319-324,6
2018年度河南省科技攻关项目(182102310765)。
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