使用LSTM预测域名生成算法：一个高效的开源解决方案

使用LSTM预测域名生成算法：一个高效的开源解决方案

dga_predict项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dg/dga_predict

该项目是一个基于LSTM的开源工具，用于区分域名是否为恶意的DGA（Domain Generation Algorithm）或正常的良性域名。这个简单的代码库直观地展示了我们在这篇arXiv论文中所取得的结果，并且在数据集和实现上做出了一些简化。

项目介绍

通过运行python run.py，你可以轻松下载数据、训练和评估分类器，以及保存ROC曲线的图像。默认设置为1折交叉验证以快速展示效果，同时也支持在拥有GPU的机器上运行以加速计算。

技术分析

项目采用了深度学习框架Keras中的LSTM（长短期记忆网络）和bigram分类器，这两种方法在论文中被证明是表现最佳的。LSTM擅长处理序列数据，如这里的时间戳域名，而bigram分类器则关注相邻词对出现的频率模式，这对于识别恶意域名字串的特性非常有用。

应用场景

该工具可以广泛应用于网络安全领域，例如：

• 恶意域名检测：实时监控并识别可能的DGA生成的恶意域名，保护用户的在线安全。
• 研究与教学：提供易于理解和实施的实例，有助于研究人员和学生了解如何应用深度学习来解决实际问题。
• 防御策略开发：为防火墙和反病毒软件提供额外的数据驱动的决策支持

dga_predict项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dg/dga_predict