基于域名关联的恶意移动应用检测研究

为实现对恶意移动应用的准确检测以保障移动设备安全,提出一种基于域名关联的恶意移动应用检测方法。以DNS域名为检测分析对象识别网络流量中的恶意域名,利用DNS请求流量的时间特征寻找恶意域名的相关联域名,并将关联域名与文本分类样本库进行比对,确定恶意移动应用名称。实验结果表明,该方法可有效用于移动设备的安全防护,其在公开测试数据集中的检测率达到97.1%,在实际网络的部署运行中共检测出13款恶意移动应用,且误报数量为0。     

基于上下文语义的恶意域名语料提取模型研究

针对目前基于白名单过滤技术在海量文本中恶意域名提取的漏报、误报等问题,提出了一种基于上下文语义的恶意域名语料提取模型。该模型分别从恶意域名所在语句的上下文单词、短语进行语义分析,并利用自然语言处理技术自动生成描述恶意域名的语料。通过该模型对公开的APT（Advanced Persistent Threat）分析文档数据提取了大量恶意域名语料数据。利用安全博客文章数据并结合基于随机森林算法的机器分类模型对论文提取的恶意语料的有效性进行了验证。     

基于多元属性特征的恶意域名检测

域名系统主要提供域名解析功能,完成域名到IP的转换,而恶意域名检测主要用来发现以域名系统为屏障的非法行为,来保障域名服务器的正常运行。总结了恶意域名检测的相关工作,并采用基于机器学习的方法,提出一种基于多元属性特征的恶意域名检测方法。在域名词法特征方面,提取更加细粒度的特征,比如数字字母的转换频率、连续字母的最大长度等;在网络属性特征方面,更加关注名称服务器,比如其个数、分散度等。实验结果表明,该方法的准确率、召回率、F1值均达到了99.8%,具有较好的检测效果。     

基于深度学习的恶意DGA域名检测

针对域名产生算法生成的恶意域名,提出基于动态卷积算法的检测方法.基于现有的深度学习检测模型,在检测模型的向量嵌入阶段采用基于字符嵌入的高级词嵌入方法,能够对生僻词语和训练集中不存在的新词进行有效表示,减小嵌入矩阵的规模,降低存储成本.设计动态卷积算法对恶意域名进行检测,动态调整网络参数,有利于在更大范围内提取深层的特征,压缩数据大小,提高运算的速度,能够更有效识别恶意域名.实现了整体检测模型,通过实验验证了该方案的可行性.     

融合域名注册信息的恶意网站检测方法研究

恶意网站已经严重危害到人民生活、生产的安全。然而,目前基于机器学习算法的恶意网站检测方法所使用的特征提取方法却比较单一,没有充分利用域名注册信息等网站本身之外的数据。本文在WOE算法的基础上,有效的对域名注册信息进行了融合,丰富了恶意网站的特征,提出了一种融合域名注册信息的恶意网站检查方法。实验表明本方法在恶意网站的检查结果上有了一定提高。     

基于OpenDayLight的恶意扫描防护技术

针对分布式拒绝服务（DDoS）攻击难以在危害产生之前被检测和防御的问题,提出了一种基于软件定义网络（SDN）的面向恶意扫描的控制层实时防护机制。首先,分析了SDN相比传统网络在网络层防护技术上的优势;其次,针对网络攻击手段——恶意扫描,提出了面向恶意扫描的控制层实时防护机制,该机制在SDN集中控制式架构的基础上,充分利用OpenDayLight （ODL）控制器所提供的表述性状态传递（REST）应用程序编程接口（API）开发外部应用,实现了对底层交换机端口的检测、判定、防护三个环节;最后,对给出的方案在ODL平台上进行了编程实现,并实验测试了恶意扫描的检测防御方案。实验结果表明：当有端口正在对网络进行恶意扫描时,面向恶意扫描的控制层实时防护机制可以及时禁用该端口,实时起到对恶意扫描攻击的防护作用,进而在分布式拒绝服务攻击当中具有破坏性的行为还未开始时就对其进行了预防。     

一种基于被动DNS数据分析的DNS重绑定攻击检测技术

基于域名系统(DNS)的DNS重绑定攻击能够有效绕过同源策略、防火墙,窃取敏感信息,控制内网设备,危害巨大。DNS重绑定需要通过设置恶意域名才能实现。针对DNS重绑定相关恶意域名的检测问题,文章提出一种基于被动DNS数据分析的DNS重绑定攻击检测模型(DNS Rebinding Classifier,DRC)。通过引入被动DNS数据,从域名名称、时间、异常通信及恶意行为等4个测度集刻画DNS重绑定相关域名;基于C4.5决策树、KNN、SVM及朴素贝叶斯等分类方法对数据进行混合分类、组合训练及加权求值。交叉验证实验表明,DRC模型对相关恶意域名的识别能够达到95%以上的精确率;与恶意域名检测工具FluxBuster进行对比,DRC模型能够更准确地识别相关恶意域名。     

一种个性化域名信誉评价机制

域名解析是互联网信息服务的前提,但目前关于域名信誉评价的相关研究却尚不成熟。针对域名服务的复杂性、恶意攻击的普遍性以及用户需求的多样性等问题,提出了一种个性化域名信誉评价机制。主要贡献在于：(1)提出了基于多元指标的域名信誉评价框架;(2)设计了抵御恶意攻击的信誉计算模型,提高了计算精度和适应能力;(3)参考用户个人偏好区分域名类型,为用户选择偏好域名提供依据,优化用户体验。实验结果表明,该机制能准确反映域名的信誉状况,排除恶意评价的影响,并根据域名信誉值和用户个人偏好选择个性化域名服务,提升用户满意度。     

基于词法特征的恶意域名快速检测算法

针对互联网中恶意域名攻击事件频发，现有域名检测方法实时性不强的问题，提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根据恶意域名的特点，首先将所有待测域名按照长度进行正则化处理后赋予权值；然后利用聚类算法将待测域名划分成多个小组，并利用改进的堆排序算法按照组内权值总和计算各域名小组优先级，根据优先级降序依次计算各域名小组中每一域名与黑名单上域名之间的编辑距离；最后依据编辑距离值快速判定恶意域名。算法运行结果表明，基于词法特征的恶意域名快速检测算法与单一使用域名语义和单一使用域名词法的恶意域名检测算法相比，准确率分别提高1.7%与2.5%，检测速率分别提高13.9%与6.8%，具有更高的准确率和实时性。     

基于切片的深度学习SDN恶意应用程序的检测方法

SDN是一种新型网络架构,其核心技术是通过将网络设备控制面与数据面分离。然而目前针对SDN网络架构的恶意应用程序研究还较少。针对这一问题,在总结分析现有恶意应用检测方法的基础上,采用代码切片技术并基于深度学习框架提出一种面向SDN恶意应用程序的检测方法。它旨在对样本进行模块化分割并提取特征后,将特征向量以矩阵形式重组。在TensorFlow深度学习环境Keras下对SDN恶意样本进行学习和检测,实验数据表明,该方法对恶意应用程序检测率可以达到93.75%,证明了方案的可行性和科学性。     

基于文本和DNS查询的非常规域名检测研究

在钓鱼网站、远控木马等网络攻击中常使用大量的非常规域名。面对海量域名,已有非常规域名检测方法准确性有待提高。基于对使用非常规域名的网络攻击特征,以及对已有非常规域名检测方法的研究,提出了域名伪装特征,分隔特征域名标签被数字分割的最大单元数,DNS查询特征:单次DNS查询返回的IP个数和DNS查询返回IP集合的平均杰卡德距离;改进了发音特征域名元音字母占比。此外,提出一种基于文本特征和DNS查询特征的非常规域名检测方法,其中选取了新定义的特征,以及若干其他域名基本特征、发音特征和分隔特征,并基于机器学习方法区分常规域名和非常规域名。实验结果表明,提出的非常规域名检测方法与部分已有方法相比准确率有较大提高,可用于检测使用了非常规域名的恶意网络攻击。     

改进Relief-C5.0的恶意域名检测算法

针对目前恶意域名检测算法中分类模型计算复杂度较大、实时性不强以及准确率不高等问题,提出了Rf-C5（Relief-C5.0）恶意域名检测算法模型。提取待测域名的全局URL特征,根据提取的特征按照改进的Relief算法进行权重计算,并依据权重值进行优先级排序;选取权重值排名前20的关键特征作为C5.0分类器的输入端,进行合法域名与恶意域名的分类。实验结果表明,在大样本数据集下,Rf-C5模型与当前主流恶意域名检测算法相比,在提高平均检测速率的基础上,检测准确率提高了1.58~4.91个百分点。     

基于AN和LSTM的恶意域名检测

目前,恶意域名被广泛应用于远控木马、钓鱼欺诈等网络攻击中,传统恶意域名检测方法存在长距离依赖性问题,容易忽略上下文信息并且数据维度过大,无法高效、准确地检测恶意域名。提出了一种自编码网络（Autoencoder Network,AN）降维和长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory network,LSTM）检测恶意域名的深度学习方法。利用实现包含语义的词向量表示,解决了传统方法导致的数据表示稀疏及维度灾难问题。由word2vec构建词向量作为LSTM的输入,利用Attention机制对LSTM输入与输出之间的相关性进行重要度排序,获取文本整体特征,最后将局部特征与整体特征进行特征融合,使用softmax分类器输出分类结果。实验结果表明,该方法在恶意域名检测上具有较好的表现,比传统检测恶意域名方法具有更高的检测率和实时性。     

Web通信中可疑域名监控技术的研究

现有Web服务存在着很多的仿冒、欺骗等安全威胁,而Web通信基本先通过DNS获取IP地址,因此对网络中DNS域名信息的分析有助于加强对可疑非法Web通信的监控。传统的域名分析技术只能进行简单的协议分析,而且耗费资源严重,不能实现安全控制。文中提出了一种针对可疑域名的监控技术,给出了设计方案和具体的编程实现方法,并搭建了校园网环境进行验证,表明该系统有很小的丢包率和及时的安全控制响应,能很好实现对网络域名信息的监控。     

少数民族语言域名关键技术研究*

研究如何帮助少数民族人民利用本民族语言上网获取信息成为一个重要的现实问题。主要研究了支持少数民族域名的关键技术问题,提出了组成藏文、蒙文和维文三种代表性少数民族语言域名的字符集、组成规范和注册解析关键技术框架;研究了相关工程问题,实现了可运行的少数民族域名注册和解析系统。这些研究和实现工作对利用互联网保护和弘扬少数民族文化具有重要意义。     

基于DNS的负载均衡算法研究

随着网站访问量的增加,一些网站往往有多个地理上分布的提供相同服务内容的服务器群组,因此需要进行负载均衡处理。文章概括分析了现有的几种负载均衡算法,并提出了两种基于DNS的负载均衡新方法。该方法通过域名解析,根据每个服务器的可用性、客户与服务器之间的距离,以及地理范围匹配值,按照从优到劣的顺序返回网站的多个服务器的IP地址。     

一种基于域名错误的DNS重定向协议①

域名系统（DNS）重定向是为互联网服务提供商（ISP）和DNS应用服务提供商（ASP）的用户实现增值服务的有效功能。定义以不同于错误查询域名的按相关性排序的推荐域名列表作为错误描述。提出重定向服务器的两个转交过程,以利于正确及时地找到推荐域名。此外,提出使用延长资源记录的请求处理算法。定义重定向报文结构以在DNS协议内容纳重定向IP地址信息。