基于CNN改进模型的恶意域名训练数据生成技术.docx

随着互联网技术的飞速发展，网络空间的安全问题变得日益重要。在众多网络攻击手段中，利用恶意域名发起的攻击尤为隐蔽且危害巨大，成为网络安全的一大威胁。恶意域名通常与僵尸网络、DDoS攻击、DNS放大攻击等网络犯罪活动密切相关，它们利用域名生成算法（DGA）制造大量看似合法的域名，以逃避传统的基于域名特征的防御机制。为了更有效地检测和防御恶意域名，研究人员和安全专家一直在探索更加先进的技术手段。 本文针对恶意域名检测中的关键问题——训练数据生成，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）改进模型的创新方法。这种模型能够生成更有效的训练数据，从而提升检测系统的性能。众所周知，CNN在图像识别领域取得了巨大成功，其强大的特征提取能力同样适用于文本数据，包括域名字符串。然而，传统的CNN模型在处理文本数据时，尤其是在处理字符级特征方面，存在着局限性。为此，文章提出了一种并行CNN结构，该结构通过引入不同大小的卷积核，增强了模型对字符集特征的捕捉能力，并扩大了其接收场。 此外，本文进一步优化了模型结构，通过结合双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和自注意力机制，深入提取字符间的全局特征。Bi-LSTM能够处理序列数据，考虑前后文信息，对模型理解复杂的序列模式有显著提升。在此基础上，为了确保生成数据的有效性和检测模型的分类性能，研究者采用了贝叶斯、J48、随机森林等多种分类器进行验证。实验证明，这种并行结构的CNN改进模型能够有效提高训练效率和检测准确性。 传统的恶意域名检测方法，如基于类目标检测和基于单个域名特性分析，存在一些固有的问题。例如，在提取训练数据时，这些方法往往会遇到困难，因为恶意域名的生成具有随机性和隐蔽性，这使得特征提取变得不够明显。本文提出的改进模型在解决这些问题上取得了重大进展，它的出现不仅缩短了训练数据的提取时间，还极大地增强了特征提取的准确性。 该改进模型在实际应用中具有显著的实际意义。它有助于提升网络安全防护的效率，能够更快速、准确地识别和拦截恶意域名；它对研究和开发更高级的网络安全工具提供了理论和技术支持，促进了整个网络安全领域的技术进步；对防御恶意域名攻击的网络安全策略制定提供了有力的数据支持，从而为保护网络环境做出了贡献。 基于CNN改进模型的恶意域名训练数据生成技术是网络攻防领域的一项重要创新，它克服了传统检测方法的诸多不足，为网络安全防护提供了新的思路和技术支持。随着模型的进一步优化和实际应用的深入，这一技术将在未来网络安全的斗争中发挥更大的作用。