生成对抗网络驱动的恶意域名训练数据生成法提升DGA检测

本文研究关注的是恶意域名检测领域，特别是在面对分布式拒绝服务攻击（Distributed Denial-of-Service, DDoS）中的僵尸网络（Botnet）所使用的域名生成算法（Domain Generation Algorithm, DGA）。DGA是一种常用策略，通过不断生成难以预测的新域名来逃避传统的基于人工规则或静态特征的检测方法。然而，这导致了实时更新的检测器难以适应新出现的DGA域名。 针对这一挑战，研究人员提出了一个创新的方法，即利用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）来生成DGA变体样本。GANS是一种深度学习模型，由两个神经网络组成，一个生成器试图模仿真实的DGA域名生成模式，另一个判别器则试图区分生成的样本和真实样本。通过这种对抗过程，生成器逐渐提高其生成的DGA域名的逼真度。 论文构建了一个基于ASCII编码的域名编解码器，这个编码器定义了字符之间的转换规则，使得GAN能够以这些规则为基础生成新的域名。实验结果显示，这种方法生成的DGA域名变体样本在用于训练和评估分类器时表现良好，它们可以被用作真实DGA样本，证明了生成的数据对于提升DGA域名检测器的性能是有效的。这为机器学习检测算法提供了持续更新的训练数据，有助于对抗不断变化的DGA威胁。 此外，研究还强调了团队合作的重要性，作者包括了四位来自北京建筑大学电气与信息工程学院的研究人员，他们分别在计算机网络安全、网络安全和智能信息处理等领域有着不同的专业背景，共同研究和解决了DGA检测领域的实际问题。 该研究不仅提升了恶意域名检测的应对能力，也为未来的研究者提供了一个有效的方法来对抗不断演变的网络威胁。其研究成果对于网络安全防范具有重要的实践价值，尤其是在应对零日攻击（Zero-day Attack）时，生成对抗网络生成的DGA变体样本能帮助安全专家保持检测系统的前沿性和有效性。