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提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的恶意域名检测方法.分析善恶域名在DNS通信中的各类特征,利用Spark大数据处理平台的高效计算能力对属性特征进行统计,在此基础上,通过HMM中的Baum-Welch算法和Viterbi算法对恶意域名进行准确分类.实验结果表明,与随机森林模型相比,HMM对恶意域名分类的准确率与召回率均较高.
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计算机工程
ISSN： 1000-3428
Year： 2019
Issue： 9
Volume： 45
Page： 161-168
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