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白玲玲 (白玲玲.) | 宁振虎 (宁振虎.) | 薛菲 (薛菲.) | 杨永丽 (杨永丽.)

收录:

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摘要:

提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的恶意域名检测方法.分析善恶域名在DNS通信中的各类特征,利用Spark大数据处理平台的高效计算能力对属性特征进行统计,在此基础上,通过HMM中的Baum-Welch算法和Viterbi算法对恶意域名进行准确分类.实验结果表明,与随机森林模型相比,HMM对恶意域名分类的准确率与召回率均较高.

关键词:

恶意域名 Viterbi算法 Baum-Welch算法 隐马尔可夫模型 Spark大数据处理平台

作者机构:

  • [ 1 ] [白玲玲]北京工业大学
  • [ 2 ] [宁振虎]北京工业大学
  • [ 3 ] [薛菲]北京物资学院
  • [ 4 ] [杨永丽]北京工业大学

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来源 :

计算机工程

ISSN: 1000-3428

年份: 2019

期: 9

卷: 45

页码: 161-168

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