南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：刘善玲,祁正华

单位：南京邮电大学 计算机学院、软件学院、网络空间安全学院，江苏 南京 210023南京邮电大学 计算机学院、软件学院、网络空间安全学院，江苏 南京 210023

关键词：网络安全；恶意域名；知识图谱；图推理

基金：国家自然科学基金(61972209)资助项目

网络技术的发展导致恶意域名类型层出不穷，为了挖掘更深层次的恶意域名，提出一种将知识图谱应用到恶意域名的检测方法。在设计域名知识图谱本体模型的基础上，抽取对应的实体、关系，使用Neo4j图数据库存储域名知识图谱，根据图推理算法计算未知域名与图谱中已知属性相邻节点的密切程度，来判断未知域名的属性。实验结果表明，新方法在恶意域名检测上有良好的实验效果（AUC=0.98），可有效识别之前未检测出的恶意域名，实现对隐藏较深恶意域名的挖掘。

来源：2023年第03期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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