提升DGA恶意域名检测精度：统计与N-Gram特征与机器学习方法

本文主要探讨了DGA（Domain Generation Algorithm，域名生成算法）恶意域名检测方法中的挑战与改进。随着恶意软件技术的发展，DGA恶意域名的数量逐年增长，它们通常通过动态生成难以追踪的域名来逃避传统的安全检测。当前的检测方法在计算量大和精确率方面存在问题。 作者蒋鸿玲和戴俊伟针对这些问题，提出了一种新的DGA恶意域名检测框架。他们首先对域名的统计特征和N-Gram模型特征进行了深入分析。统计特征关注的是域名字符的频率、模式和分布，而N-Gram模型则通过分析连续字符序列来捕捉潜在的模式和规律，这有助于区分正常和恶意域名。 在特征提取阶段，作者选取了具有高区分度的域名特征组合，确保模型能够有效地识别恶意域名。接着，他们使用正常域名和DGA恶意域名的数据集训练了多种机器学习模型，包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）以及XGBoost（ Extreme Gradient Boosting）模型。这些模型各有优势，朴素贝叶斯简单易解释但可能精度稍低，而XGBoost则在处理大量数据时表现出色，但可能会有较高的误报率。 实验结果显示，使用N-Gram模型特征的检测方法在精确率和召回率上表现优于统计特征，这表明N-Gram模型能够更有效地捕捉到恶意域名的动态生成模式。多层感知器在检测精确性上表现出色，误报率较低，这可能是由于其强大的非线性建模能力。同时，多层感知器的AUC值（Area Under Curve，ROC曲线下的面积，用于评估二分类模型性能）也超过了朴素贝叶斯和XGBoost模型，这进一步证实了其在DGA恶意域名检测上的有效性。 该研究提出的新框架和特征选择策略有助于提升DGA恶意域名检测的效率和准确性，为网络安全防护提供了有价值的方法。未来的研究可以继续优化模型参数和特征工程，以应对不断演变的恶意软件威胁。