一种基于深度降噪自编码网络的恶意域名检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度降噪自编码网络的恶意域名检测方法，包括步骤：构造单层自编码网络，将输入数据压缩后重构输出，通过输入与输出数据之间的误差，训练单层自编码网络；在单层自编码网络的输入数据中加入噪声，通过学习输入数据与输出数据之间的误差，去除噪声，形成单层降噪自编码网络；通过叠加多个单层降噪自编码网络，构造深度降噪自编码网络；逐层训练深度降噪自编码网络，对域名的分布式表征进行逐层压缩，提取域名的多维字符特征；根据深度降噪自编码网络提取的域名的多维字符特征，使用随机森林分类算法对待测域名进行检测，识别其中的恶意域名。本发明可以实现广谱恶意域名的检测，具有检测精度高、误报与漏报率低等优点。