基于加权支持向量机的Domain Flux僵尸网络域名检测方法研究

Domain Flux僵尸网络域名多用于僵尸网络的命令控制信道中,因此检测Domain Flux僵尸网络域名对僵尸网络的检测有重要意义。目前Domain Flux僵尸网络域名的检测方法存在较多的问题,如资源消耗多、检测精确率不高等。针对这些问题,文章提出了一种基于加权支持向量机的Domain Flux僵尸网络域名检测方法。通过分析Domain Flux僵尸网络域名和正常域名的区别,提取出数十种域名特征用于区分正常域名和Domain Flux僵尸网络域名;为了使每种特征发挥最大的区分效果,通过信息增益比来计算每种特征的权重值并对特征进行加权;使用支持向量机算法对加权后的特征数据集进行训练,获得检测模型。实验表明,该方法有效地提高了Domain Flux僵尸网络域名的检测准确率,可以较好的识别Domain Flux僵尸网络域名。

Domain-flux僵尸网络域名检测

针对现有Domain-flux僵尸网络检测方法在检测范围方面的不足,提出基于域名访问活跃特征的Domain-flux僵尸网络域名检测方法。通过阐述Domain-flux僵尸网络所利用的域名集合在访问方面所表现出的时间行为特征,提出一种基于域名访问活跃特征的检测算法,给出检测算法的具体描述、检测处理流程及系统整体结构,利用某运行商DNS服务器镜像数据实验验证检测算法。实验结果显示,检测算法不依赖于具体的域名字符特征,可以有效过滤出Domain-flux僵尸网络所利用的域名。

一种融合字词双通道的Domain-Flux僵尸网络检测方法

Domain-Flux是僵尸网络中常用的一种命令与控制信道隐蔽技术,其能有效躲避网络安全设备的检测。针对现有检测方法中对Domain-Flux域名信息提取不全面,无法有效捕获词典类域名关键分类特征的问题,提出了一种融合字词双通道的Domain-Flux僵尸网络检测方法。在字符向量和词根向量两个通道上分别采用卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取局部特征和全局特征,丰富输入域名的特征信息,提升分类性能。其中,字符向量通道针对随机字符域名提取局部空间特征,而词根向量通道基于TF-IDF算法,引入类内因子将词根重要性加权到词向量中,然后提取域名单词组合序列前后的时序特征。实验结果表明,与单一采用TextCNN或BiLSTM的模型相比,融合字词双通道的模型检测准确率分别提高7.12%和5.86%,针对词典类Domain-Flux的检测也具有更高的精确率。

基于IP分布及请求响应时间的恶意fast-flux域名检测算法

提出了一种基于域名对应IP分布及IP对请求响应时间波动的恶意fast-flux域名检测算法。该算法基于合法域名与fast-flux僵尸网络域名在域名解析IP的分布特性与IP对请求响应时间波动特性方面的差异,将解析IP分布特性与IP对请求响应时间的波动性作为参量生成两维特征,给出具体的特征表示。通过SVM分类器进行实验验证了该两维特征的分类效果。特征分析及实验结果表明,相比于现有的检测方法,文章算法能够更准确地检测恶意fastflux域名,虚警率、漏报率较低。

基于多模态特征融合的Fast-Flux恶意域名检测方法

Fast-Flux恶意域名是僵尸网络通信中的一种重要载体,通过快速变换域名解析的IP抵御检测。目前,恶意域名检测系统大多基于传统机器学习模型,需要对数据进行复杂处理和特征提取,并且需要借助大量第三方数据源,导致检测的实时性较差。域名解析是一个复杂的过程,并且具有丰富的特征,文章设计了基于多模态特征融合的Fast-Flux恶意域名检测方法。首先利用GCN模块提取空间特征,采用BiLSTM模块提取域名文本特征,然后利用MLP模块提取侧信息特征,最后利用神经网络将这3种特征进行融合。在Fast-Flux-Attack-Datasets公开数据集上进行实验,实验结果表明,该方法的精确率达99.94%、召回率达99.76%、准确率达99.69%,总体效果优于当前同类方法。文章所提方法有效融合了域名解析的多模态特征,明显提升了检测效果,对于提高僵尸网络检测能力具有重要意义。

Fast-flucos:基于DNS流量的Fast-flux恶意域名检测方法

现有的Fast-flux域名检测方法在稳定性、针对性和流量普适性方面存在一些不足,为此提出一种基于DNS流量的检测方法Fast-flucos。首先,采用流量异常过滤和关联匹配算法,以提高检测的稳定性;然后,引入量化的地理广度、国家向量表和时间向量表特征,以加强对Fast-flux域名检测的针对性;最后,采用更合理的正负样本和包括深度学习在内的多种机器学习方法确定最佳分类器和最优特征组合,以尽量确保对真实DNS流量的普适性。基于真实DNS流量的实验表明,Fast-flucos的召回率、精确率和ROC_AUC分别达到了0.9986、0.9767和0.9929,均优于当前主流的EXPOSURE、GRADE和AAGD等检测方法。

基于域名系统流量的Fast-Flux僵尸网络检测方法

在僵尸网络中,为保持服务器的可用性和隐蔽性,与域名关联的Flux-Agent的IP地址需要不停地变动,而黑名单策略对于阻止Fast-Flux僵尸网络攻击已经失效。为解决该问题,基于域名系统流量的分析和识别技术,提出一种新的Fast-Flux僵尸网络检测方法,用于检测互联网中使用Fast-Flux技术的僵尸网络,且对域名的分析不局限于来自垃圾邮件、点击欺诈或黑名单列表的可疑域名。实验结果表明,该方法能够以较高的准确率检测Fast-Flux僵尸网络,并且有利于完善黑名单列表。

基于被动DNS流量的Fast⁃Flux域名检测方法

近年来,速变域名(Fast⁃Flux)技术已成为在速变服务网络(Fast⁃Flux Service Network,FFSN)中组建僵尸网络的常见做法,这些FFSN能够以非常高的可用性维持非法在线服务。文中基于FFSN工作原理以及速变域名技术特点,提出了一系列检测特征,设计了一种基于被动DNS流量的Fast⁃Flux域名检测方法。利用DNS协议、黑白名单、DNS流量实时特征对流量数据进行过滤,采用基于信息增益率和基尼系数线性组合的随机森林算法作为模型训练算法,然后用实验数据集和现网真实数据集对所提的方法进行验证。实验结果证明,该方法能够有效识别出Fast⁃Flux域名,并且具有较高的精确率。

基于Fast-Flux的DNS异常行为分析

研究基于Fast-Flux域名系统(DNS)报文的异常行为,并分析僵尸网络的工作特点,依据大量DNS报文的数据,了解Fast-Flux的攻击特性,找到Fast-Flux攻击的具体特征,识别出DNS流量中的异常数据。通过对DNS数据的综合分析,区分Fast-Flux和频繁更换IP的大型网站,给出Fast-Flux报文存活时间较短、时间差分布平均、请求频繁、IP池等特征,并提出一种报文筛选的算法。分析结果证明,与传统僵尸网络检测方法相比,在报文正确率相同的情况下,该算法实现更加简单,可以准确形容Fast-Flux的攻击行为。

Characteristic-Based Time Domain Method for Cylindrically Conformal Microstrip Patch Antennas

The characteristics of a cylindrical conformal microstrip patch antenna are analyzed by using the characteristic-based time domain （CBTD） method. A governing equation in the cylindrical coordinate system is formulated directly to facilitate the analysis of cylindrically conformal microstrip patch antennas. The algorithm has second-order accuracy both in time and space domain and has the potential to eliminate the spurious wave reflection from the numerical boundaries of the computational domain, Numerical results demonstrate the important merits and accuracy of the proposed technique in computational electromagnetics,

探地雷达正演的间断伽辽金法影响因素分析

时域间断伽辽金(discontinuous Galerkin time-domain, DGTD)算法具有守恒性、稳定性、高精度性和间断性等优点,现已成为一种有效的探地雷达(Ground penetrating radar, GPR)正演方法.为了提高DGTD算法的计算效率和精度,作者详细分析了数值通量、时间离散格式、单元大小与局部基函数阶次、网格剖分方式等影响因素.数值实验表明,局部Lax-Friedrichs中τ=1/2的补偿数值通量既可以消除伪解,又可以提高计算精度;在精度相同的情况下,低存储显式Runge-Kutta方案(low-storage explicit Runge-Kutta, LSERK)的稳定性条件和低存储优势要明显优于其它两种时间离散格式,尤其是在大型复杂模型和三维正演模拟中更有优势.而提高基函数的阶次或增大网格数,均可以提高其误差的收敛性,局部基函数阶次N和单元大小d与电磁波波长λ的适用关系为d/N约等于λ/15;当单元数目大致相等时,网格剖分方式对于高阶DGTD算法的影响较小,说明DGTD算法对网格具有较好的适应性.最后,采用DGTD算法对火星乌托邦平原模型进行正演,验证了基于最优参数的DGTD算法模拟精度高,可为火星乌托邦平原GPR实测数据的解译奠定理论基础.

磁链分区的磁场增强型永磁电机全速域模型预测直接转矩控制

磁场增强型内置式永磁(flux intensifying interior permanent magnet,FI-IPM)电机的反凸极(L_(q)<L_(d))特性,使得正向d轴电流增强磁场,提高输出转矩的同时,也使得弱磁升速时d轴电流正负交替变化,电流角度变化大,磁链波动大,进而造成转矩脉动大、电流畸变振荡、响应速度慢等问题。针对这些问题,该文提出一种基于磁链分区的磁场增强型内置式永磁电机全速域模型预测直接转矩控制控制策略。根据FI-IPM电机速度运行区域与磁链状态映射关系,构建磁链和转矩预测模型。在此基础上,提出磁链分区控制,引入磁链差值判断增磁和弱磁运行区,并进行磁链补偿,解决不同速度运行域之间切换的震荡和不稳定问题。最后,通过实验验证所提出控制策略的有效性,为该类电机在电驱动系统中的应用提供技术方案。

异步牵引电机全速域转子磁场定向校正策略及应用

大功率异步牵引系统通常采用间接矢量控制,磁场定向易受转子电阻影响,且高速方波区采用标量控制。针对此问题,提出了一种分段转子磁场定向校正方法,即在非方波区采用不同坐标系下观测电磁转矩差异性去补偿转差频率;在方波区采用基于q轴电流误差补偿转差频率。其中,磁链观测采用BPF(带通滤波器)电压模型法,可消除采集电流直流偏置及初值误差。针对牵引控制系统双中断架构特点,提出了一种通过定时器中断中指令电压幅值及载波中断中实际电压角度重构电压的方法,提高电压重构准确度的同时易于工程化实现。最后,通过仿真和实验,验证了该方法可对转子电阻变化引起的磁场定向偏差实现全速域定向校正。

基于组行为特征的恶意域名检测

目前,僵尸网络广泛采用域名变换技术,以避免域名黑名单的封堵,为此提出一种基于组行为特征的恶意域名检测方法。该方法对每个检测周期内网络中主机请求的新域名集合、失效域名集合进行聚类分析,并将请求同一组新域名的主机集合作为检测对象,通过分析集合内主机在请求失效域名、新域名行为上是否具有组特性,提取出网络中的感染主机集合、C&C服务器使用的IP地址集合。对一ISP域名服务器监测的结果表明,该方法可准确提取出感染主机、C&C服务器IP地址。

基于Passive DNS的速变域名检测

利用Passive DNS采集校园网真实运行环境的域名访问记录,从域名的多样性、时间性、增长性和相关性等方面构建18个特征集,提出基于随机森林算法来识别速变域名的模型。交叉验证实验表明,所构建的模型对域名分类的准确率超过90%。在所采集的数据集上,所构建的模型比Flux Buster能更有效地识别速变域名。

地磁场中应力对磁畴组织结构影响的试验研究

金属磁记忆检测技术是一种能对铁磁构件早期损伤进行有效诊断的无损检测技术。为进一步探索研究金属磁记忆检测的机理,选用粉纹法对Q235平板试样的磁畴结构进行观察,研究地磁场中不同应力状态下该铁磁材料的磁畴结构的变化特征,并且利用高精度弱磁检测装置获取其试件表面的漏磁信号规律。试验结果表明:随外载荷的改变,被观察部位的磁畴类型、畴壁形态有显著性变化,且不同区域的磁畴转变快慢不同但变化趋势相近;同时,随外载荷的增大,试件表面漏磁信号增大。验证了地磁场中铁磁材料的磁畴结构受应力作用发生磁畴移动与转向,并且在应力撤出后这种改变得以保留的规律。为铁磁材料磁记忆检测微观机理的进一步探索研究提供可靠、有效的试验依据。

万家寨水电站经济运行研究

由于自然及人为因素的影响,黄河上游近年来水量呈逐年减少的趋势,为满足万家寨水电站提高经济效益增强竞争力的需要,万家寨水电站实行水电站经济运行很有必要。经济运行可以充分利用有限水量降低单位功率耗水量。本文应用动态规划法对向山西电网供电的1到3号机组的经济运行进行了分析,根据机组运行区域即稳定运行区、过渡运行区和禁止运行区,引入惩罚流量来避开振动运行区,达到经济运行的目的。文中对5 0m、68m和80m三种水头下负荷最优分配作了详细分析。

域名请求行为特征与构成特征相结合的域名变换检测

针对僵尸网络为避免域名黑名单封堵而广泛采用域名变换技术的问题,提出一种域名请求行为特征与域名构成特征相结合的僵尸网络检测方法。该方法通过支持向量机(SVM)分类器对网络中主机解析失败的域名进行分析,提取出可疑感染主机;通过新域名聚类分析,将请求同一组新域名的主机集合作为检测对象,分析请求主机集合是否由可疑感染主机构成,提取出僵尸网络当前使用的域名集合以及命令与控制(Command and Control,C&C)服务器使用的IP地址集合。实验结果表明:训练后SVM分类器可达98.5%以上的准确率;经对ISP域名服务器监测,系统可准确提取出感染主机和C&C服务器的IP地址。

苏通大桥桥区水域船舶通航能力研究

结合实测得到的苏通大桥桥区水域的船舶流量数据,运用船舶领域理论,论证苏通大桥施工期主通航孔上、下行全天通航能力,为保证现场施工和船舶通航的顺利进行提供科学依据。

有限矩形区域定流量点汇诱发孔隙弹性的解析解

采用量纲为一的Biot固结模型给出了有限矩形区域内定流量点汇诱发的孔隙弹性问题的一个解析解。假设多孔介质为不可压缩、各向同性、线弹性,且被单相流体所饱和,孔隙压力场符合封闭边界条件,在此基础上,利用傅里叶变换和拉普拉斯变换及反演方法获得了孔隙弹性问题的精确解,体现为双重无穷项级数和的封闭形式;并利用现有文献解析解对其进行了验证,二者的一致性证明了该解析解的正确性。对压力场解析解的分析表明,定流量点汇所诱发的压力场并没有稳态解,压力的变化特征主要取决于其对应的边界条件。该解析解适用于验证有限矩形区域孔隙弹性问题的数值算法和程序,对工程应用具有一定的参考价值。