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      如何實(shí)現(xiàn)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中基于集成學(xué)習(xí)的惡意域名檢測(cè)

      2020-08-21 | rar | 1.23 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　現(xiàn)有的惡意域名檢測(cè)方案在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和多種類型的惡意域名時(shí)存在不足。為此，根據(jù)時(shí)間性、相關(guān)域名集合和對(duì)應(yīng)IP三方面特征提出新的檢測(cè)方案。使用并行化隨機(jī)森林算法建立組合的域名檢測(cè)分類器，以提高檢測(cè)精確度及容錯(cuò)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，組合分類器的精確度和準(zhǔn)確率均高于決策樹分類器，新方案能夠更有效地檢測(cè)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的惡意域名。

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