本發(fā)明涉及一種基于深度強化學習的惡意域名檢測方法和裝置。該方法的步驟包括:獲取待檢測域名的真實DNS流量;查詢并記錄真實DNS流量中待檢測域名的whois信息;根據(jù)待檢測域名本身以及whois信息,對待檢測域名進行特征提取,生成待檢測域名的特征向量;將待檢測域名的特征向量輸入至深度強化學習模型中,判斷待檢測域名是否具有惡意行為。本發(fā)明使用基于深度強化學習的方法來解決真實DNS流量中良性與惡意樣本數(shù)據(jù)不平衡的分類問題,能夠快速有效地發(fā)現(xiàn)真實DNS流量中存在的低比例惡意樣本,在低平衡率時依舊保持較好的效果。
聲明:
“基于深度強化學習的惡意域名檢測方法和裝置” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)