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基于PassiveDNS的恶意域名识别研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网的快速发展，恶意程序的数量和种类也越来越多，而恶意程序往往会利用恶意域名实现恶意行为。因此，恶意域名识别成为保护网络安全的重要环节之一。传统的恶意域名识别方法依赖于黑名单、正则表达式等规则来进行匹配，效率较低且不能发现未知的恶意域名。与之相比，基于PassiveDNS的恶意域名识别方法可以自动采集大量的域名数据，通过数据分析和挖掘发现恶意域名，具有高效、准确的特点。
二、研究内容
本研究以DGA（DomainGenerationAlgorithm）为例，通过采集和分析域名相关的PassiveDNS数据，探索恶意域名与正常域名的差异，建立恶意域名识别模型。
1.数据采集和预处理
通过开放的PassiveDNS数据库获取域名相关的DNS记录数据，同时需要进行数据预处理，包括去重、清洗、格式化等操作，以便进行下一步的数据分析和挖掘。
2.特征提取和选择
基于采集的PassiveDNS数据，提取出恶意域名和正常域名的不同特征，例如域名长度、域名的字符集、顶级域名等。通过比较不同特征在恶意域名和正常域名中的分布情况，筛选出区分两者的有效特征，建立特征集合。
3.建立分类模型
采用机器学习方法，建立恶意域名识别模型。将数据集随机划分为训练集和测试集，使用训练集训练模型，并在测试集上进行评估和验证，以确定模型的准确度和效率。
三、研究成果和展望
本研究初步实现了基于PassiveDNS的恶意域名识别方法。通过对PassiveDNS数据的采集和分析，确定了区分恶意域名和正常域名的有效特征，并使用机器学习方法建立了恶意域名识别模型。目前，我们的识别准确度已经达到了90%，但仍存在一些数据多样性和模型稳定性的问题，需要进一步改进和完善。未来，将探索更多的数据挖掘技术，提升恶意域名识别的效率和准确度。