A Malicious Domain Detection Model Based on Improved Deep Learning

计算机科学 卷积神经网络 深度学习 人工智能 领域(数学分析) 机器学习 数据挖掘 数学 数学分析
作者
Xiangdong Huang,Hao Li,Jiajia Li,FengChun Liu,Jian Wang,Baoshan Xie,BaoPing Chen,Qi Zhang,Tao Xue
出处
期刊:Computational Intelligence and Neuroscience [Hindawi Publishing Corporation]
卷期号:2022: 1-13
标识
DOI:10.1155/2022/9241670
摘要

With the rapid development of the Internet, malicious domain names pose more and more serious threats to many fields, such as network security and social security, and there have been many research results on malicious domain detection. This article proposes a malicious domain name detection model based on improved deep learning, which can combine the advantages of three different network models, convolutional neural network (CNN), temporal convolutional network (TCN), and long short-term memory network (LSTM) in malicious domain name detection, to obtain a better detection effect than that of the original single or two models. Experiments show that the effect of the improved deep learning model proposed in this article is better than that of the combined model of CNN and LSTM or the combined model of CNN and TCN, and the accuracy and regression rates reached 99.76% and 98.81%, respectively.
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