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基于域名字符与行为分析的DGA僵尸网络检测技术研究的开题报告
开题报告
题目：基于域名字符与行为分析的DGA僵尸网络检测技术研究
一、研究背景
随着互联网技术的不断发展，网络攻击事件越来越频繁且复杂，严重威胁着网络安全和稳定。其中，僵尸网络（Botnet）作为网络攻击的重要手段之一，已经成为网络安全领域研究的热点。因此，对僵尸网络的检测与防御已经成为了网络安全技术研究的重点。
目前，大部分的僵尸网络采用了DGA（DomainGenerationAlgorithm）技术，即通过算法动态生成一系列具有随机性质的C&C（CommandandControl）域名，使其难以被检测与追踪。因此，在检测僵尸网络时，对DGA算法的研究非常关键。
二、研究内容
本研究旨在基于域名字符与行为分析的DGA僵尸网络检测技术，结合机器学习算法，建立有效的僵尸网络检测模型。具体研究内容如下：
1.分析DGA算法的原理和特点，了解DGA僵尸网络的构成、传播和控制方式；
2.收集DGA僵尸网络的域名样本，建立针对DGA算法的恶意域名检测模型，包括字符分析、序列特征提取、模型训练等；
3.对恶意域名进行行为分析，探究DGA僵尸网络的控制方式、指令传递规律等，分析DGA算法的运行过程和规律；
4.将字符分析与行为分析相结合，建立综合的DGA僵尸网络检测模型，并进行测试和评估。
三、研究方法
本研究主要采用以下研究方法：
1.实验研究法，通过收集DGA僵尸网络的域名样本，进行实验分析和模型验证；
2.机器学习算法，包括随机森林、支持向量机等、常用的机器学习算法，用于模型训练和预测；
3.数据挖掘技术，包括特征提取、聚类分析、决策树等，用于数据处理和模型建立。
四、研究意义
本研究从DGA算法入手，结合了字符分析和行为分析的方法，针对DGA僵尸网络的特点建立了一套新的检测技术。通过该技术，可有效提高僵尸网络的检测效率和精度，为保护网络安全做出积极贡献。
五、研究计划
本研究的时间计划如下：
1.1-2个月：收集DGA僵尸网络的域名样本，分析DGA算法的特点和规律；
2.3-4个月：建立基于字符分析的恶意域名检测模型，包括字符特征提取、模型训练等；
3.5-6个月：进行行为分析，探究DGA僵尸网络的控制方式、指令传递规律等；
4.7-8个月：将字符分析与行为分析相结合，建立综合的DGA僵尸网络检测模型；
5.9-10个月：进行模型测试和评估；
6.11-12个月：撰写论文并进行答辩。
六、参考文献
[1]BreuerT,RehakM,StiborekJ,etal.AutomaticclassificationofmalwarefamiliesusingstructuralinformationofPortableExecutables[C]//20138thInternationalConferenceonMaliciousandUnwantedSoftware(MALWARE).IEEE,2013:110-117.
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