南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：张　玉,刘纪伟

单位：国家计算机网络与信息安全管理中心 河北分中心，河北 石家庄　050000国家计算机网络与信息安全管理中心 河北分中心，河北 石家庄　050000

关键词：僵尸网络；速变域名；域名检测；机器学习；随机森林算法

基金：国家计算机网络与信息安全管理中心青年科研基金（2020Q27）和河北省科技计划（20310701D）资助项目

近年来，速变域名（Fast Flux）技术已成为在速变服务网络（Fast Flux Service Network，FFSN）中组建僵尸网络的常见做法，这些FFSN能够以非常高的可用性维持非法在线服务。文中基于FFSN工作原理以及速变域名技术特点，提出了一系列检测特征，设计了一种基于被动DNS流量的Fast Flux域名检测方法。利用DNS协议、黑白名单、DNS流量实时特征对流量数据进行过滤，采用基于信息增益率和基尼系数线性组合的随机森林算法作为模型训练算法，然后用实验数据集和现网真实数据集对所提的方法进行验证。实验结果证明，该方法能够有效识别出Fast Flux域名，并且具有较高的精确率。

来源：2021年第4期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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