基于生成对抗网络的恶意域名训练数据生成

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》

袁辰 钱丽萍 张慧 张婷

摘要： 当前僵尸网络大量采用DGA算法躲避检测，针对主流的基于人工规则的检测算法无法对最新产生的DGA域名进行识别检测和基于机器学习的检测算法缺乏演化的训练数据的问题，提出了一种基于Ascall编码方式定义域名编、解码器，并结合生成对抗网络构造域名字符生成器来预测生成DGA变体样本的方法。实验结果表明，在采用生成数据进行分类器训练和性能评估中，此方法生成的DGA域名变体样本可充当真实DGA样本，验证了生成数据的有效性并可用于DGA域名检测器的训练评估。

 点击量 2282  下载量 1355  评论