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基于多特征的DNS异常检测技术研究

Research on DNS anomaly detection technology based on multiple features

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【作者】 秦辉东杨加李笑难马皓罗子渊郭强

【Author】 QIN Huidong;YANG Jia;LI Xiaonan;MA Hao;LUO Ziyuan;GUO Qiang;Computer Center, Peking University;

【机构】 北京大学计算中心

【摘要】 基于校园网实际域名系统(domain name system, DNS)服务日志,研究DNS异常行为的检测方法,提出针对DNS源IP异常检测的基于多维时序特征的局部异常因子检测(local outlier factor, LOF)算法,并在此基础上,提出基于多特征的域名异常分析方法,以实现更为精准的DNS异常识别,保障校园网的稳定和安全.

【Abstract】 In this paper, we propose a local outlier factor(LOF) algorithm based on multi-dimensional timing characteristics for detecting abnormal source IPs of DNS. The algorithm is used to identify abnormal source IPs of the DNS traffic of a campus network. Based on the algorithm, we further introduce a multi-feature-based abnormal domain name detection method and efficiently improve the detection of DNS anomalies of the campus network.

  • 【文献出处】 深圳大学学报(理工版) ,Journal of Shenzhen University(Science and Engineering) , 编辑部邮箱 ,2020年S1期
  • 【分类号】TP393.08
  • 【被引频次】7
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