基于LSTM和注意力机制的恶意DGA域名检测

近年来互联网主要的网络攻击以僵尸网络作为载体,各种恶意软件使用域名算法自动生成大量伪随机域名以获取控制命令,从而进行网络恶意活动。本文针对域名产生算法生成的恶意域名,提出一种基于LSTM和多通道注意力机制的恶意DGA域名检测方法。使用准确率、精确度、召回值等评估指标进行性能评估,评估结果表明所提出的LSTM-RE模型具有较好的检测性能,证明了基于LSTM-RE模型的恶意DGA域名识别是一个可靠的检测算法。