基于无监督学习的DNS隧道检测

文章利用局域网中DNS服务器的历史流量数据通过无监督训练生成DNS隧道检测模型,计算待检测流量数据所对应的特征向量与DNS隧道检测模型提供的正常流量矩阵之间的马氏距离,并基于马氏距离来进行DNS隧道异常识别。根据局域网中内部DNS服务器的历史流量数据进行DNS隧道检测模型的训练,从而使得训练后的DNS隧道检测模型适应于不同的网络环境,提高了对DNS隧道异常的识别精度,保证了DNS隧道检测的准确性。