改进Relief-C5.0的恶意域名检测算法

作者：马栋林; 张澍寰; 赵宏

来源：计算机工程与应用, 2021, 1-9.

• 恶意域名
• URL特征
• 改进的Relief算法
• C5.0分类器

针对目前恶意域名检测算法中分类模型计算复杂度较大、实时性不强以及准确率不高等问题，提出了Rf-C5（Relief-C5.0）恶意域名检测算法模型。首先，提取待测域名的全局URL特征，根据提取的特征按照改进的Relief算法进行权重计算，并依据权重值进行优先级排序；然后选取权重值排名前20的关键特征作为C5.0分类器的输入端，进行合法域名与恶意域名的分类。实验结果表明，在大样本数据集下，Rf-C5模型与当前主流恶意域名检测算法相比，在提高平均检测速率的基础上，检测准确率提高了1.58%-4.91%。

• 出版日期2021-4-16
• 单位兰州理工大学