基于数据挖掘的DNS日志分析

Data mining; Clustering; Frequent

DNS（域名系统）在引导Internet流量方面提供了关键功能。保护DNS服务器免受带宽攻击是DNS服务提供商的一项重要任务。传统的基于规则的异常或入侵检测方法无法动态更新规则。基于数据挖掘的方法能够在海量动态查询流量数据中找到各种模式。这些模式可以帮助DNS服务提供商实时检测异常。本文提出了一种新颖的频繁情节挖掘算法，以及一种可以实时检测异常的体积趋势预测方法。基于查询量时间序列的特征，采用基于密度的聚类方法将多个域名划分为不同的组。提出了一种一致的情节挖掘方法，以发现查询流量如何在不同域名之间的不同时间“传播”。实验是对实字DNS日志数据集进行的。提出了有趣的模式，表明基于数据挖掘的方法在DNS服务领域中是合适且有希望的。

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