基于Passive DNS的恶意域名识别研究的任务书.docx

基于PassiveDNS的恶意域名识别研究的任务书
一、题目
基于PassiveDNS的恶意域名识别研究
二、背景与意义
恶意域名通常会被黑客用来发起各种网络攻击，如钓鱼攻击、僵尸网络控制、恶意软件传播、SPAM、DDoS等。为了防范这些攻击，研究人员和安全厂商通常需要通过一系列手段来识别和排查恶意域名，从而保护互联网上的用户和企业安全。
PassiveDNS指的是一种被动域名系统，主要用于跟踪互联网上的DNS请求记录，收集并存储域名与IP地址间的映射关系。与传统的主动扫描方式不同，PassiveDNS能够在不侵入目标系统的情况下，实现对网络流量的监控和设计，从而对恶意域名进行识别和排查。
基于PassiveDNS的恶意域名识别研究具有重要意义。首先，PassiveDNS技术能够大幅度降低对目标系统的攻击风险，保证互联网的安全和稳定运行。其次，通过PassiveDNS技术，可以获得更为全面、准确的网络流量数据，提高恶意域名识别的精度和效率。最后，基于PassiveDNS的恶意域名识别研究，可以为后续的恶意代码分析、网络安全威胁感知和应急响应提供有力的支持。
三、研究内容和方向
本研究的主要内容包括恶意域名的特征分析、PassiveDNS的原理与技术分析、基于PassiveDNS的恶意域名识别方法研究和实验验证。
其中，主要围绕以下方向展开：
1.恶意域名特征分析：分析、梳理常见的恶意域名特征，包括域名字符集、域名长度、域名状态、WHOIS记录、DNS请求频次等，为后续PassiveDNS恶意域名识别方法的研究提供基础。
2.PassiveDNS原理与技术分析：介绍PassiveDNS技术的原理与技术特点，包括数据收集、索引、查询等核心技术，以及寻找相关工具和平台的途径。
3.基于PassiveDNS的恶意域名识别方法研究：综合考虑域名特征和PassiveDNS技术的优势，提出一种有效的PassiveDNS恶意域名识别方法，包括基于域名属性的规则识别、基于PassiveDNS的特征组合模型识别等。
4.实验验证：选取一些已知的恶意域名样本进行实验验证和评价，比较PassiveDNS和传统主动扫描方式的识别效率和精度，验证PassiveDNS的效果，并可通过一系列反向分析手段来进一步研究恶意域名的底层特点和功效。
四、拟定进度和重点任务
本研究预计通过6个月的时间，完成以下任务：
第1-2个月：进行恶意域名特征分析、PassiveDNS原理与技术分析，明确PassiveDNS和恶意域名的关键技术点，对相关背景资料进行深入的阅读和整理，积累足够的理论基础，并选择合适的数据集进行实验。
第3-4个月：根据对恶意域名特征和PassiveDNS技术的研究，提出一种基于PassiveDNS的恶意域名识别方法，并进行初步实验验证，初步验证此方法的有效性。
第5-6个月：加强实验的结构化、反向分析手段的进一步探讨，以及对结果的进一步分析和总结，撰写论文并进行相应的整理和汇报检查。
五、参考文献
[1]Chen,H.,Zhao,Z.,&Xu,X.(2014).TowardempiricallyunderstandingthePassiveDNSdataset.ComputerCommunications,47,49-60.
[2]Dashti,M.T.,Khan,A.M.,&Badr,Y.(2014).DNSpassivemeasurement-basedmalwaredetectiontechniqueinenterprisenetworks.JournalofNetworkandComputerApplications,41,183-191.
[3]Musa,M.S.,&Lee,J.(2021).DetectionofmaliciousDNSqueriesbasedonpassiveDNSdatasetusingmachinelearningtechniques.Computers&Security,11,53-62.