基于LSTM与多头注意力机制的恶意域名检测算法

摘要

DGA域名是一类由特定算法生成,用来与恶意C&C服务器进行通信的域名,针对DGA域名的检测一直是一个研究热点.有文献提出了基于PCFG模型的DGA域名生成算法,在现有DGA检测方法的测试下,它的抗检测效果非常显著.这是因为它由合法域名生成,具备合法域名的统计特征.基于此,本文提出了将神经网络和自注意力机制相结合的检测模型M-LSTM,它利用Bi-LSTM实现字符序列编码以及初步特征提取,并结合多头注意力机制进行深度特征提取.实验结果表明,该算法在检测基于PCFG模型的域名上效果优异.