[發(fā)明專利]基于集成學習的Fast-flux域名檢測方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911013025.4 | 申請日： | 2019-10-23 |
| 公開（公告）號： | CN110650157B | 公開（公告）日： | 2021-01-15 |
| 發(fā)明（設計）人： | 谷勇浩;郭振洋;李良訓;王翼翡;黃澤祺;李凱悅 | 申請（專利權）人： | 北京郵電大學 |
| 主分類號： | H04L29/06 | 分類號： | H04L29/06;H04L29/12 |
| 代理公司： | 北京佐行專利代理事務所(特殊普通合伙) 11683 | 代理人： | 劉鵬;王占愈 |
| 地址： | 100876 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 集成 學習 fast flux 域名 檢測 方法 | ||
1.基于集成學習的Fast-flux域名檢測方法，其特征在于：具體步驟如下：
(1)、對DNS日志或DNS流量進行過濾，將非法的記錄刪除，為后續(xù)特征提取減少數(shù)據(jù)處理量；
(2)、對過濾后的DNS日志或流量記錄進行字段提取操作，提取的字段主要包括：域名解析所對應的IP、DNS請求時間、DNS請求響應時間、DNS響應包大小，提取這些字段為后續(xù)特征提取做準備；
(3)、根據(jù)步驟(2)中的字段，進行特征提取，提取的特征包括：A記錄數(shù)、國家數(shù)、ASN數(shù)、查詢響應時間、查詢響應包的大小；
(4)、根據(jù)樣本的類型，對正常域名和Fast-flux域名進行標記；
(5)、使用步驟(4)中的已標記的數(shù)據(jù)樣本進行訓練，通過集成思想生成最終強分類器；
(6)、將待測數(shù)據(jù)，按步驟(1)、(2)、(3)執(zhí)行相應的操作，得到最終的樣本，并使用最終強分類器進行檢測，生成分類結果；
其中，所述的步驟(5)的具體流程如下：
(5-1)、在步驟(4)已標記的數(shù)據(jù)樣本下，初始化樣本權值，每個樣本的權值都是相等的，設樣本數(shù)為N，則每個樣本權值為1/N，將迭代次數(shù)設為0，將迭代次數(shù)最大值設為n；
(5-2)、判斷當前迭代次數(shù)是否小于迭代次數(shù)最大值，如果小于則執(zhí)行步驟(5-3)，否則執(zhí)行步驟(5-6)；
(5-3)、計算弱分類器在當前樣本分布上的誤差率，選取當前最優(yōu)分類器，選取的標準是在當前樣本分布上誤差率最小；
(5-4)、根據(jù)誤差率，計算該弱分類器在最終強分類器中所占的權重；
(5-5)、更新訓練樣本的權值分布，并跳轉(zhuǎn)步驟(5-2)；
(5-6)、根據(jù)每個弱分類器的權重，組合生成最終最強分類器。
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