基于静态及动态特征的恶意域名检测技术研究

摘要

目前基于大规模网络环境下基于恶意域名的攻击行为不断出现,已有的检测方案在处理大数据规模和多种恶意域名检测方面面临困难。面对海量域名数据,选取了时间特征、IP特征和字符特征三方面的特征进行量化并设计了基于机器学习的恶意域名检测方案,提升了整体方案的处理性能及准确率,能更有效地解决现网中海量恶意域名检测的问题。