Python恶意域名DGA检测桌面应用框架：Python + Tk + CNN模型 + RNN模型

简介：
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。