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基于混合词向量深度学习模型的DGA域名检测方法
一、引言
域名生成算法（DGA）已成为了恶意软件的常见手段，通过使用DGA算法生成大量恶意域名，恶意软件可以避开传统安全防护，使其在网络中的传播更加困难。因此越来越多的关注被投入到了使用机器学习技术来检测DGA域名。然而，由于DGA算法具有很高的灵活性和变异能力，使得现有的检测技术容易被攻击者绕过。为了解决这一问题，本文提出了一种基于混合词向量深度学习模型的DGA域名检测方法。
二、相关工作
早期的DGA检测方法大多基于特征工程，例如，统计字符、单词、二元组、三元组等一些特征，然后使用经典的机器学习算法如SVM、KNN等进行分类。虽然这些方法在过去取得了一定的成功，但是这些方法具有局限性，即他们对于不同样本的特征提取能力有限，不能进行有效的学习，因此检测效果不理想。近年来，深度学习技术在DGA检测领域中得到了广泛的应用。尤其是在自然语言处理领域，诸如CBOW、Skip-Gram等词向量方法的引入，使得DGA域名的语义特征体现的更加充分。
三、方法介绍
1.特征提取阶段
本文使用Skip-gram模型和n-gram模型相结合的方法来进行特征提取。首先，我们使用Skip-gram模型来提取DGA域名的词向量。然后，我们使用n-gram模型，该模型将DGA域名分成n个词，以n-time跨度生成序列数据。这一步可以使数据集产生更多的组合，从而增加了数据规模，提高了模型预测的准确性。
2.深度学习模型
在本文中，我们使用了一个混合词向量深度学习模型来检测DGA域名。该模型由CNN和LSTM两个部分组成。CNN用来提取n-gram特征，LSTM用来处理序列数据。对应于网络结构，我们将提取到的特征分为两个部分，Skip-gram特征和n-gram特征，分别输入CNN和LSTM。
3.分类器
在分类器部分，我们使用Softmax分类器来将DGA域名和非DGA域名进行区分。
四、实验与分析
我们使用了AlexaTop100000站点的域名数据集和包含DGA域名的数据集进行实验评估。我们将所有域名分为两个类别：DGA域名和非DGA域名。为了评估我们的方法的效果，我们使用了准确率、召回率、F1值、ROC曲线等指标。
实验结果表明，本文提出的基于混合词向量深度学习模型的DGA域名检测方法，在Alexa数据集上的准确率为0.976，召回率为0.979，F1值为0.977，在包含DGA域名的数据集上的准确率为0.999，召回率为1.000，F1值为0.999。ROC曲线下面积达到0.999。
五、总结
本文提出了一种基于混合词向量深度学习模型的DGA域名检测方法。该方法结合了Skip-gram和n-gram模型，使用CNN和LSTM两个部分组合起来处理提取到的特征，最后使用Softmax分类器进行分类。实验结果表明，该方法能够有效地检测DGA域名。与传统的特征工程和机器学习算法相比，该方法具有更好的性能表现。亿虎娱乐