21、网络安全：URL威胁检测与无人机恶意代码传播模拟

网络安全：URL威胁检测与无人机恶意代码传播模拟

在当今数字化时代，网络安全问题日益严峻，恶意软件的传播对个人、组织和社会造成了巨大的威胁。本文将探讨两个重要的网络安全领域：基于机器学习算法的URL威胁检测，以及无人机网络中恶意代码传播的模拟。

基于机器学习算法的URL威胁检测

在面对已知威胁时，情报机构通常会采取被动的安全措施，从公共资源中收集感染组织系统的入侵指标（IoCs），但这一过程成本高昂，最终会将所有URL列入某些网络浏览安全设备（如代理服务器）的黑名单。为了解决这一问题，研究人员提出了创建一个实时检测恶意软件下载URL的机器学习模型。

相关工作

从网络杀伤链的早期阶段（侦察、武器化和交付），就可以识别恶意基础设施的模式，以避免首次感染阶段。目前有几种用于钓鱼检测的模型，应用了不同的算法，如支持向量机、贝叶斯网络、决策树等，结合从URL或网站提取的特征。然而，分析恶意网站或URL的有效负载非常复杂，因此研究对象应主要集中在网页链接上。

为了构建更复杂的模型，可以应用词嵌入技术，如Word2Vec。将URL分割为多个部分，包括协议、子域名、域名、域名后缀和URL路径，每个部分由字符组成。使用SkipGram语言模型来获取字符的嵌入向量，对每个部分的特征向量进行平均操作，最后将这些向量拼接成最终的数组。此外，还可以使用卷积神经网络（CNN）进行更严格的分类，该网络能够从单词和字符两种特征中获取信息，对URL的属性进行详细分析。

提案

URLNet能够处理以前未见过的标记并对其进行上下文分析，从而检测不同网络组织分发恶意软件时使用的复杂模式。研究人员将重点检测两种大规模传播的威胁：Qak