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DGA恶意域名的机器学习数据集

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简介：
本数据集专注于收集和分析用于训练机器学习模型识别DGA（域名生成算法）产生的恶意域名的数据，以提升网络安全防护能力。 DGA恶意域名数据集可用于深度学习网络的训练，并被笔者用于基于注意力机制LSTM的DGA恶意域名检测。

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  • DGA恶意域名的机器学习数据集
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    本数据集专注于收集和分析用于训练机器学习模型识别DGA（域名生成算法）产生的恶意域名的数据，以提升网络安全防护能力。 DGA恶意域名数据集可用于深度学习网络的训练，并被笔者用于基于注意力机制LSTM的DGA恶意域名检测。
     
  • DGATest: 利用360每天公布的恶意DGA域名数据
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    DGATest是一款基于360公司每日发布的恶意域名数据开发的安全工具，旨在检测和防范由域名生成算法（DGA）产生的威胁。 dgatest利用360每天公开的恶意DGA域名信息，通过分析wireshark抓到的pcap文件，匹配相应的DNS请求，以发现内网中受感染的地址。
     
  • 基于机器学习的安卓恶意软件检测数据集
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    本研究构建了一个用于识别安卓平台上的恶意软件的数据集，并运用了机器学习技术进行高效准确的检测与分析。 基于机器学习的Android恶意软件检测是一种利用人工智能技术来识别和分类Android设备上潜在有害应用程序的方法。通过监控与安卓设备相连的网络活动，可以有效发现可疑的应用程序。机器学习专注于开发能够从数据中自主学习并进行预测分析的计算机程序。这种方法可用于构建模型以评估传入的数据，并用于异常检测。 该方法所使用的数据集包含四个标签：Android_Adware、Android_Scareware、Android_SMS_Malware和Benign，共有355630个条目或实例（行），以及85列特征信息。这些数据已经从CIC存储库中移除并进行了相应的处理。 重写后的主要内容保持不变，只删除了与原文无关的信息如链接、联系方式等，并对部分内容稍作调整以提高流畅性。
     
  • 恶意URL检测的机器学习实战（含代码和数据集）
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    本书提供了一套完整的机器学习方法来检测恶意URL，并附有实际代码和数据集供读者实践。适合安全技术爱好者及专业人士阅读。 恶意URL检测属于机器学习中的分类问题，可以使用逻辑回归和支持向量机（SVM）模型来实现这一任务。本段落介绍了一种通过分析URL文本分词后的词频来进行恶意URL识别的方法，并利用开源数据集进行训练以构建检测模型。为了便于实际应用，我们将训练好的模型进行了持久化处理，在需要时可以直接加载使用而无需重新训练。此外，还提供了一个接口调用方案来实现对新URL的实时检测和预测判断。 本资源包含用于实践恶意URL检测的机器学习代码以及相关数据集。
     
  • Python恶意域名DGA检测桌面应用框架：Python + Tk + CNN模型 + RNN模型
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    本项目为一款基于Python与Tk开发的桌面应用程序，结合CNN和RNN模型，用于识别并预测恶意域名动态生成算法（DGA），增强网络安全防护。 在Python桌面系统中实现恶意域名DGA检测的人工智能神经网络框架包括：使用tk库进行界面设计，并结合CNN模型与RNN模型的集成方法来完成任务。该框架包含三个主要模块：无训练模型加载、现有模型检测输出结果以及核心的集成检测模型。 集成检测模型由三部分组成，分别是字符嵌入层、特征提取层和分类层。其中，字符嵌入层负责对输入数据进行自动编码处理；而特征提取层则利用CNN与RNN从空间及时间维度上实现自动化地抽取输入信息中的关键特性；最后的分类层采用三层全连接神经网络来执行DGA域名的预测任务。 实验结果显示，相较于仅使用集成CNN模型的方法，该框架所提出的集成检测模型能够显著提升恶意域名识别的效果。此外，在本系统设计中并未涉及到数据库的应用与开发。
     
  • 利用机器学习检测恶意请求（含Python代码和数据集）
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    本项目运用机器学习算法识别网络中的恶意请求，包含详细的Python代码及训练所需的数据集，旨在提高网络安全防护水平。 这是作者关于恶意代码分析、网络安全以及系统安全的系列教程，在这些教程里主要通过机器学习、人工智能及深度学习来分析恶意代码，并以在线笔记的形式呈现出来。希望本教程能对您有所帮助，学无止境，让我们一起努力吧。 该系列内容参考了作者在博客和GitHub上的资源，由于访问速度限制的问题，特地上传了一些免费的学习资料供大家使用。其中一篇具体的文章是关于如何利用机器学习进行入侵检测与攻击识别的实例分析，以KDD CUP99数据集为例展开讲解。
     
  • 基于深度学习的DGA域名检测资料.zip
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    本资料集包含基于深度学习技术用于识别和防御动态生成域名(DGA)的研究与实践内容，旨在帮助网络安全专家有效应对不断变化的恶意软件威胁。 资源包含文件：源码及数据在本实验中使用了来自 Alexa 网站的域名点击排行中的100万个正常域名。DGA 域名则来源于360网络实验室和 osint 公开的数据种子网站，这些都属于公开的数据源。从360网络实验室收集到了 34 类不同家族的 DGA 域名，共计136万个 DGA 域名；而从 osint 网站上则获取了44类不同家族的DGA域名，总计144万个 DGA 域名。
     
  • CNCERT安全报告中恶意域名黑名单的收集与整理
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    本文介绍了从CNCERT安全报告中收集和整理恶意域名黑名单的过程和技术方法，旨在提升网络安全防护能力。 根据《中国互联网域名管理办法》及《木马和僵尸网络监测与处置机制》等相关法规的规定，在本周内，ANVA在中国电信以及其他多家基础电信运营商的支持下，并且在第一主机、东南融通、广东7金万邦等众多域名注册服务机构的配合之下，通过国际安全组织的合作机制对155个境内外参与传播病毒或仿冒网站的恶意域名及服务器IP地址采取了处置措施。
     
  • 恶意代码检测中的机器学习算法
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    本研究聚焦于利用机器学习技术提升恶意代码检测效率与准确性，探讨多种算法在识别新型威胁方面的应用潜力。 本段落探讨了利用机器学习算法进行恶意代码检测的方法，并分别针对静态分析与动态分析两种模式下的检测方案进行了详细讨论。文章涵盖了恶意代码样本的采集、特征提取及选择，以及建立分类模型的过程。此外，还对未来的研究方向和挑战进行了梳理，为下一代恶意代码检测技术的设计和优化提供了重要的参考依据。