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
2022-12-13 15:00:33 17.59MB 恶意域名 DGA 深度学习
matlab终止以下代码分布式遗传算法(DGA) 内容 概述 分布式遗传算法(DGA)是MATLAB脚本,其中包含搜索最佳/次优单极性二进制代码序列(以下称为遗传优化代码(GO-code))所需的所有功能,旨在提供最大可能的编码增益。 在此脚本中,一组输入参数是可调的,其中能量增强因子F_E可以根据给定系统进行修改。 与搜索过程相关的其他参数是固定的(请参阅“输入参数”一节),这归功于DGA的鲁棒性,它们在不同的搜索目标中保持高效。 另外,在演示中,我们提供了一种衰减趋势,以考虑到EDFA增益饱和,从而对代码序列包络进行衰减。 在实际系统中,这种衰减趋势由EDFA的规格确定,可以通过测量编码序列来估计。 系统要求 硬体需求 DGA只需要一台具有足够内存以支持内存中操作的标准计算机。 为了获得最佳性能,我们建议您使用以下规格的计算机: 内存:16+ GB CPU:4+核心,2.5+ GHz /核心 以下运行时来自具有推荐规格的计算机(16 GB,4核@ 2.5 GHz)。 软件需求 DGA通过仅需要工作版本的MATLAB的MATLAB脚本来实现。 我们建议使用高于MATLAB R2015
2022-08-15 10:20:18 452KB 系统开源
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油中溶解气体的相关数据 包括五种气体数据(H2,CH4,C2H6,C2H4,C2H2)及对应的故障类型 样本总数357组,故障类型7种(含正常) sheet1为排序数据,sheet2包含归一化数据
2022-07-14 16:08:51 62KB MATLAB 变压器故障数据 DGA 数据集
资源包含文件:源码及数据 在本实验中,正常域名来自于 Alexa 网站的域名点击排行,总共收集了 100 万个正常域名。 DGA 域名则来自于 360 网络实验室和 osint 公开的 DGA 域名种子网站,它们都属于公开的数据源。其中,从 360 网络实验室收集了 34 类不同家族的 DGA 域名,总共 136 万个 DGA 域名。从 osint 网站上收集了 44 类不同家族的 DGA 域名,总共 144 万个 DGA 域名。 详细介绍参考:https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125598200
2022-07-05 09:04:12 44.03MB Python 深度学习 域名检测 DGA
-油中溶解气体的相关数据 -包括五种气体数据数据(见Sheet1)和对应的故障类型(见Sheet2) -样本总数为260个,故障类型6种
2022-06-05 15:06:39 5.06MB matlab Excel 变压器故障诊断
僵尸网络域生成算法分类器 入门 项目通过管理。 要直接体验 DGA 生成域建模的乐趣,请运行以下命令,这些命令将下载、清理和预处理所有必需的源数据。 library (ProjectTemplate) load.project () 这将生成一个称为domains的数据集,可用于建模。 该数据集包含标识域名的host列以及指示该域是否合法或由已知僵尸网络的 DGA 生成的type列。 str (domains) 可以在reports文件夹中找到基于此建模数据集的后续建模和分析。 背景 僵尸网络的创建是一种非法活动,世界各地的网络犯罪分子都广泛从事这种活动。 僵尸网络是一个由非法加入并受网络犯罪分子控制的受感染计算机组成的网络。 僵尸网络是通过破坏称为 Bots 的个人计算机而形成的,通过破坏性地安装某种形式的恶意软件,将控制权交给 Botnet 操作员。 网络犯罪分子从僵尸网络获
2022-04-19 21:42:19 723KB R
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当前基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器故障诊断方法往往仅考虑单一时刻数据点,容错性差,难以充分挖掘在线监测数据的时序信息。提出一种考虑变压器油特征参量序列间复杂关系的基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的变压器故障诊断方法。首先构建了变压器油特征参量序列,基于序列数据构建了Bi-LSTM变压器故障诊断模型。工程实际中不同变压器油特征参量序列长短不一,需通过排序、分组填充对模型输入进行重构改进,然后对超参数进行优化。基于同一自建数据库对比所提方法与其他方法,结果表明:经过数据重构后所提方法的准确率可达91.9 %;当特征指标数量减少约2/3时,所提方法的准确率仅下降约1%,而其他方法的准确率平均下降约6 %;当采样数据存在10%的随机错误时,所提方法诊断准确率仅下降2%~6 %,且通过改变隐藏层的数量可得到改善。
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油中溶解气体分析(DGA)是一种有效的充油电力设备异常检测的方法,广泛应用于油浸变压器故障的检测和判断。本文介绍了油中溶解气体分析的原理以及实操程序,以及如何应用分析结果通过三比值法判断变压器故障类型。     电力变压器作为电力系统中的重要组成部分,其安全稳定的工作是保障电力系统安全运行的基础。随着运行时间的增加,有机固体绝缘材料和绝缘油会因为电压以及温度的作用逐渐的分解化合从而产生微量气体溶解于油中。当变压器内部发生故障如局部放电或匝间短路时,油中溶解气体含量则会发生剧烈变化。这是由于变绝缘油或有机固体绝缘材料被放电部位产生的电弧分解而产生大量气体,当产生的气体无法完全溶解于油中时成游离
2021-11-24 14:15:30 79KB 基于DGA的变压器绝缘故障判断
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DGA Generation and Detection;动态域名生成算法合集;logistic regression model and lstm model检测DGA
2021-10-15 11:47:11 9.37MB algorithm
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基于MLP深度学习算法的DGA准确 识别技术研究 安全对抗 安全实践 安全对抗 信息安全 安全防护
2021-09-09 14:00:08 1.9MB 安全研究 金融安全 安全防护 web安全