Vi föreslår en metod för att upptäcka avvikande domännamn, med fokus på algoritmiskt genererade domännamn som ofta förknippas med skadliga aktiviteter såsom snabba flöden servicenätverk, särskilt för botnätverk (eller botnät), malware, och phishing. Vår metod bygger på att lära sig en (nullhypotes) sannolikhetsmodell baserad på en stor uppsättning domännamn som har varit vita listas av någon pålitlig myndighet. Eftersom dessa namn oftast anvisas av människor, är de uttalade, och tenderar att ha en fördelning av tecken, ord, ordlängder och antal ord som är typiska för vissa språk (oftast engelska), och ofta består av ord hämtade från en känd lexikon. Å andra sidan, i dagens scenario, har algoritmiskt genererade domännamn vanligtvis distributioner som skiljer sig helt från den mänskliga-skapade domännamn. Vi föreslår en helt generativ modell för sannolikhetsfördelning av benigna (vita listade) domännamn som kan användas i en anomali detektion inställning för att identifiera putativ algoritmiskt genererade domännamn. Till skillnad från andra metoder, vår strategi kan göra upptäckter utan att överväga några ytterligare (latensproducerande) informationskällor, ofta används för att upptäcka snabba flöden aktivitet. Experiment på en allmänt tillgänglig, stor datamängd domännamn i samband med snabba flödesservicenätverk visar uppmuntrande resultat, i förhållande till flera baslinjemetoder, med högre detektionsfrekvenser och låga falska positiva nivåer. a 2014 Produktion och värdskap av Elsevier B.V. på uppdrag av Kairo University.
Raghuram m.fl. REF föreslog en metod för att upptäcka avvikande domännamn, med fokus på algoritmiskt genererade domännamn som ofta förknippas med skadliga aktiviteter.
Unsupervised, low latency anomaly detection of algorithmically generated domain names by generative probabilistic modeling
{'venue': 'Journal of Advanced Research', 'journal': 'Journal of Advanced Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}