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基于隐马尔科夫模型的恶意域名检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.33 MB | 2021-06-08

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　　提出一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的恶意域名检测方法。分析善恶域名在DNS通信中的各类特征，利用 Spark大数据处理平台的高效计算能力对属性特征进行统计，在此基础上，通过HMM中的 Baum-welch算法和Ⅴ iterbi算法对恶意域名进行准确分类。实验结果表明，与随机森林模型相比，HMM对恶意域名分类的准确率与召回率均较高。

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