基于机器学习和深度学习的恶意域名检测算法 DGA：恶意域名生成算法 内含数据集以及训练脚本

【异常检测入门】使用CNN实现恶意域名检测（TensorFlow）【代码】

针对互联网中恶意域名攻击事件频发,现有域名检测方法实时性不强的问题,提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根据恶意域名的特点,首先将所有待测域名按照长度进行正则化处理后赋予权值;然后利用聚类算法将待测域名划分成多个小组,并利用改进的堆排序算法按照组内权值

DGA恶意域名数据集，可以用于深度学习网络训练集，笔者用于基于注意力机制LSTM的DGA恶意域名检测

从CNCERT主页上抠下来的恶意域名 2012年3月12日起至2012年6月10日 1000多个恶意域名 原报告中指出这些域名与木马，仿冒和僵尸程序有关 这些域名每周出一次，原文是： “依据《中国互联网域名管理办法》和《木马和僵尸网络监测与处置机制》等相关法律法规的规定，本周 ANVA 在中国电信等基础电信运营企业以及第一主机、东南融通、广东7金万邦、互易科技、花生壳、江苏邦宁、上海有孚、时代互联、万网、西部数码、西维数码、希网、厦门易名、新网互联、新网数码等域名注册服务机构的配合和支持下，并通过与境外域名注册商和国际安全组织的协作机制，对 155 个境内外参与传播网络病毒或仿冒网站的恶意域名或服务器主机 IP 采取了处置措施。” 这里只是收集 版权什么的还是归它CNCERT吧