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基于深度学习的恶意域名检测技术的研究与应用

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基于深度学习的恶意域名检测技术的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究历史与现状第11-14页
    1.3 本文的主要贡献与创新第14页
    1.4 本论文的结构安排第14-16页
第二章 相关技术基础第16-30页
    2.1 DNS原理第16-17页
    2.2 恶意域名第17-18页
        2.2.1 恶意域名解析第17页
        2.2.2 发展历程第17-18页
        2.2.3 DGA域名第18页
    2.3 深度神经网络介绍第18-26页
        2.3.1 循环神经网络第19-22页
        2.3.2 卷积神经网络第22-23页
        2.3.3 生成对抗网络第23-26页
    2.4 自然语言处理相关技术第26-29页
        2.4.1 NLP语言模型第26-27页
        2.4.2 词嵌入第27-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 DGA域名对抗样本生成算法第30-46页
    3.1 对抗样本理论基础第30-31页
    3.2 基于几何向量的对抗样本生成方法第31-33页
    3.3 DGA域名对抗样本生成算法第33-36页
        3.3.1 算法框架第33-35页
        3.3.2 算法步骤第35-36页
    3.4 实验过程及结果分析第36-45页
        3.4.1 实验环境第36-37页
        3.4.2 数据集划分及数据预处理第37-39页
        3.4.3 实验设计第39-43页
        3.4.4 实验结果与分析第43-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第四章 恶意域名对抗样本防御算法第46-57页
    4.1 对抗样本防御理论基础第46-48页
        4.1.1 对抗训练第46页
        4.1.2 防御蒸馏第46-48页
        4.1.3 附加网络第48页
    4.2 恶意域名对抗样本防御算法第48-51页
        4.2.1 算法框架第48-49页
        4.2.2 算法要点第49-51页
    4.3 实验过程及结果分析第51-56页
        4.3.1 实验环境第51页
        4.3.2 数据集第51页
        4.3.3 实验设计第51-53页
        4.3.4 实验结果与分析第53-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 恶意域名检测技术的应用第57-68页
    5.1 需求分析第57-58页
    5.2 恶意域名检测模块设计第58-63页
        5.2.1 数据采集第59页
        5.2.2 数据存储第59-61页
        5.2.3 域名检测第61页
        5.2.4 可视化管理第61-63页
    5.3 恶意域名检测模块集成与应用第63-67页
        5.3.1 恶意域名检测模块的集成第63-64页
        5.3.2 恶意域名检测模块的应用第64-67页
    5.4 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-69页
    6.1 全文总结第68页
    6.2 未来展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间取得的成果第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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