一种基于多模型融合的隐匿恶意行为检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于多模型融合的隐匿恶意行为检测方法，包括获取DNS报文的黑样本、白样本及CDN样本数据集；对黑样本、白样本及CDN样本数据集进行特征提取；基于提取的特征进行多模型训练，将训练后的多模型进行权值融合得到隐匿恶意行为检测模型；利用所述隐匿恶意行为检测模型进行实时检测捕获DNS隐匿隧道。本发明可极大程度减少人力成本，同时提高DNS隐匿隧道检测的准确性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多模型融合的隐匿恶意行为检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114629718A
申请号 ：
CN202210364305.5
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-04-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吕明琪黄伟达陈铁明陈波顾国民朱添田
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下城区潮王路18号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
忻明年
优先权 ：
CN202210364305.5
主分类号 ：
H04L9/40
IPC分类号 ：
H04L9/40 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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