基于均值中心孿生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DGA域名識別

摘要： 相比于大多數(shù)僅依賴域名的特征進(jìn)行DGA域名識別方法的特征值選取有限、分類準(zhǔn)確度較低的問題，提出了利用數(shù)字證書和域名共同解析的特征向量識別DGA域名的方法.另外，為了提升計(jì)算準(zhǔn)確度和時(shí)間效率，提出了帶有均值中心的孿生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——MCSCNN模型，用于DGA域名的分類識別中.將所提出的方法應(yīng)用于20種DGA域名的分類識別中，得到的準(zhǔn)確度(A),精確度(P),召回率(R)以及F1...