期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于Transformer和多特征融合的DGA域名检测方法
被引量:
2
1
作者
余子丞
凌捷
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第8期1416-1423,共8页
针对域名生成算法生成的恶意域名隐蔽性高,现有方法在恶意域名检测上准确率不高的问题,提出一种基于Transformer和多特征融合的DGA域名检测方法。该方法使用Transformer编码器捕获域名字符的全局信息,通过并行深度卷积神经网络获取不同...
针对域名生成算法生成的恶意域名隐蔽性高,现有方法在恶意域名检测上准确率不高的问题,提出一种基于Transformer和多特征融合的DGA域名检测方法。该方法使用Transformer编码器捕获域名字符的全局信息,通过并行深度卷积神经网络获取不同粒度的长距离上下文特征,同时引入双向长短期记忆网络BiLSTM和自注意力机制Self-Attention结合浅层CNN得到浅层时空特征,融合长距离上下文特征和浅层时空特征进行DGA域名检测。实验结果表明,所提方法在恶意域名检测方法上有更好的性能。相对于CNN、LSTM、L-PCAL和SW-DRN,所提方法在二分类实验中准确率分别提升了1.72%,1.10%,0.75%和0.34%;在多分类实验中准确率分别提升了1.75%,1.29%,0.88%和0.83%。
展开更多
关键词
域名生成算法
Transformer模型
深度卷积神经网络
双向长短期记忆网络
自注意力机制
下载PDF
职称材料
题名
基于Transformer和多特征融合的DGA域名检测方法
被引量:
2
1
作者
余子丞
凌捷
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第8期1416-1423,共8页
基金
广东省重点领域研发计划(2019B010139002)
广州市重点领域研发计划(202007010004)。
文摘
针对域名生成算法生成的恶意域名隐蔽性高,现有方法在恶意域名检测上准确率不高的问题,提出一种基于Transformer和多特征融合的DGA域名检测方法。该方法使用Transformer编码器捕获域名字符的全局信息,通过并行深度卷积神经网络获取不同粒度的长距离上下文特征,同时引入双向长短期记忆网络BiLSTM和自注意力机制Self-Attention结合浅层CNN得到浅层时空特征,融合长距离上下文特征和浅层时空特征进行DGA域名检测。实验结果表明,所提方法在恶意域名检测方法上有更好的性能。相对于CNN、LSTM、L-PCAL和SW-DRN,所提方法在二分类实验中准确率分别提升了1.72%,1.10%,0.75%和0.34%;在多分类实验中准确率分别提升了1.75%,1.29%,0.88%和0.83%。
关键词
域名生成算法
Transformer模型
深度卷积神经网络
双向长短期记忆网络
自注意力机制
Keywords
domain generation algorithm(DGA)
Transformer model
deep convolutional neural network(DCNN)
Bidirectional long short-term memory network
self-attention mechanism
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer和多特征融合的DGA域名检测方法
余子丞
凌捷
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部