[發明專利]一種基于類自然語言特征的算法生成域名檢測方法有效
| 申請號： | 201710243526.6 | 申請日： | 2017-04-14 |
| 公開（公告）號： | CN107046586B | 公開（公告）日： | 2019-07-23 |
| 發明（設計）人： | 陳興蜀;朱毅;江天宇;曾雪梅;陳敬涵 | 申請（專利權）人： | 四川大學 |
| 主分類號： | H04L29/12 | 分類號： | H04L29/12;H04L29/06 |
| 代理公司： | 成都信博專利代理有限責任公司 51200 | 代理人： | 張輝 |
| 地址： | 610065 四川*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 自然語言 特征 算法 生成 域名 檢測 方法 | ||
1.一種基于類自然語言特征的算法生成域名檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：選取域名語料庫，并針對域名語料庫使用特征提取模塊進行特征提取；
步驟2：針對域名語料庫進行參數學習，得到各項特征的系統參數，獲得基于語料庫的檢測模型；
步驟3：通過數據包嗅探模塊獲取DNS服務器的請求域名信息；
步驟4：根據請求域名信息使用特征提取模塊進行特征提取；
步驟5：在真實環境中根據檢測模型對域名進行檢測；
所述特征提取模塊計算過程為：
1)對域名按字符“.”進行分級，確定域名級數dLevel，對每級域名進行統計；
2)計算每級域名的長度Length，即每級域名的字符個數；
3)計算每級域名中數字占比NumRatio，即每級域名中數字字符所占的比例；
4)計算每級域名的字符混淆度，域名中所含字符集為A＝{a1,a2,...,an}，為字符ai出現的頻次，則每級域名的字符混淆度H(domain)：
5)計算每級域名的2-Gram至n-Gram馬爾科夫轉移概率，設域名為B＝b1b2...bn，N-Gram(k)表示相差k距離的兩字符組成的序列其先驗概率為PN-Gram(k)，則域名k階馬爾科夫轉移概率Markov(domain)：
6)得到特征向量。
2.如權利要求1所述的一種基于類自然語言特征的算法生成域名檢測方法，其特征在于，所述域名語料庫選擇Alexa TOP一百萬域名及PadCrypt、QADARS、LOCKY域名生成算法生成域名。
3.如權利要求1所述的一種基于類自然語言特征的算法生成域名檢測方法，其特征在于，所述檢測模型采用支持向量機模型。
4.如權利要求1所述的一種基于類自然語言特征的算法生成域名檢測方法，其特征在于，所述真實檢測環境采用Spark平臺。
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