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一种基于CNN深度学习的DGA域名检测方法

基本信息

申请号	CN201910190127.7	申请日	-
公开（公告）号	CN109951472A	公开（公告）日	2019-06-28
申请公布号	CN109951472A	申请公布日	2019-06-28
分类号	H04L29/06（2006.01）I; H04L29/12（2006.01）I; G06K9/62（2006.01）I; G06N3/04（2006.01）I	分类	电通信技术;
发明人	敖弟维	申请（专利权）人	武汉智美互联科技有限公司
代理机构	汕头市南粤专利商标事务所（特殊普通合伙）	代理人	余飞峰
地址	430000 湖北省武汉市洪山区野芷湖西路武汉创意天地一期商业中心五楼5FA7-D006-0010号
法律状态	-

摘要

本发明公开一种基于CNN深度学习的DGA域名检测方法，包括以下步骤：S1、将已分类标记的训练数据进行数据清洗和预处理，形成训练集，建立深度学习模型，将训练集导入深度学习模型进行监督学习，自动提取训练集的高维特征，保存模型参数；S2、将已分类标记的测试数据进行数据清洗和预处理，形成测试集，将测试集导入深度学习模型进行预测，对比预测结果与标记结果，验证深度学习模型的准确性；S3、对新域名进行检测时，将待测数据进行数据清洗和预处理，导入深度学习模型中得出检测结果：正常/DGA。本发明的优点在于，使用深度学习模型进行监督学习，自动提取训练集的高维特征，从而识别DGA域名，无需大量的特征计算，提高了检测效率和准确度。