20、网络安全中的数据研究与分析

网络安全中的数据研究与分析

1. 恶意域名假设研究

在网络安全研究中，对恶意域名的研究是重要的一环。以下是不同数据集下关于恶意域名的假设情况：
| 恶意域名类型 | 数据集 | 假设结果 |
| — | — | — |
| 发送垃圾邮件的域名 | Cisco | Y |
| 发送垃圾邮件的域名 | Majestic Million | N |
| 发送垃圾邮件的域名 | Quantcast | N |
| 垃圾邮件中的域名 | Cisco | Y |
| 垃圾邮件中的域名 | Majestic Million | N |
| 垃圾邮件中的域名 | Quantcast | N |
| 恶意软件域名列表 | Cisco | Y |
| 恶意软件域名列表 | Majestic Million | N |
| 恶意软件域名列表 | Quantcast | N |
| Cryptolocker | Cisco | Y |
| Cryptolocker | Majestic Million | Y |
| Cryptolocker | Quantcast | Y |
| Banjori | Cisco | Y |
| Banjori | Majestic Million | Y |
| Banjori | Quantcast | Y |

从这个表格可以看出，不同的数据集对于同一类型的恶意域名假设结果存在差异。这表明在研究恶意域名时，数据集的选择会对结果产生重要影响。

同时，在研究非恶意域名时，发现并没有通用的方法来定义一组非