摘要：本文以恶意域名检测工作为主要着眼点,尝试以机器学习为主要路径,探讨检测恶意域名的方法。首先,对恶意域名进行分析；其次,以检测工作需求为立足点,论述机器学习基础与相关算法；最后,结合上述内容,分析基于机器学习的恶意域名检测方法,包括数据收集及预处理、特征提取、模型构建与技术应用等,以DGA恶意域名为直接对象,研究检测作业逻辑和一般流程,为后续恶意域名检测工作提供参考。

　　关键词：机器学习；恶意域名；检测方法；特征提取

　　0引言

　　机器学习（Machine Learning）是指以计算机为对象组织的训练性学习,主要关注提升计算机模拟能力,以概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论为基础,结合一般意义上的计算机软硬件技术,使其能够以稳定的逻辑完成信息分析和处理,提升智能化水平,改善应用效率。就恶意域名而言,因其可能导致数据丢失、信息被窃取等问题,加强检测工作显得必要,这为机器学习模式的应用提供了思路[1]。分析机器学习用于恶意域名检测的方式方法、技术流程,具有一定的现实意义。

　　1恶意域名简述

　　1.1恶意域名的含义

　　恶意域名广义上包括具有破坏性的域名链接、域名

　　劫持两种形式,狭义上专指域名劫持行为,本文取其狭义进行研究。域名劫持（Domain name hijacking）在互联网系统并不少见,主要是指攻击域名解析服务器、伪造域名解析服务器,从而干预用户的访问,将目标网站域名解析到错误的IP地址,拦截用户的常规访问行为,或将用户诱导至其他IP地址,大多以盗窃信息、破坏数据为目标,可能导致经济损失或系统破坏等[2]。

　　1.2 DGA恶意域名分析

　　DGA（Domain Generation Algorithm）恶意域名是恶意域名的一种,是指由恶意软件生成的随机域名,可在服务器中发挥破坏性作用,以命令和控制服务器（Command and Control）为主要攻击对象,在其内部建立连接,以影响服务器内的通信行为、控制活动,可以绕过一般安全监测机制,隐蔽地对服务器以及使用者、有关数据库造成破坏。其特点在于因隐蔽性高,可以造成不可预知的破坏,且随机域名的生成总量较大,追踪、溯源难度高。有研究发现,其生成的域名具有很强的随机性,即便拦截了已经生产的恶意域名,如果不能控制源头,新的恶意域名依然会大量生成,持续产生破坏[3]。

　　2机器学习基础与相关算法分析

　　2.1基本原理

　　借助机器学习提升对恶意域名的检测能力,基本原理在于借助统计学、计算机软件和硬件技术,形成能够覆盖或基本覆盖检测需求的工作逻辑,以实时化或半实时化作业的方式,实现对风险的感知。原则上,机器学习并无感知后进行风险处理的能力,故还需要借助集成技术与其他工作模块实现兼容联动。从一般原理上看,需要收集各类原始信息,这些信息与恶意域名直接相关,关联度可以偏低。完成收集后根据恶意域名检测需要,设定稳定的工作逻辑进行初步处理,处理后提取其特点,构建工作模型,利用计算机软件和硬件提供作业支持和基础平台,通过集成技术与其他工作模块保持连接,形成清晰的作业逻辑,包括感知模块、通信模块、存储模块、决策模块等[4]。

　　2.2算法应用思路

　　实际工作中,基于机器学习的恶意域名检测方法并未脱离统计学、程序设计以及信息技术的大范围,其算法应用的核心思路依然以统计学为中心,恶意域名检测方法是智能化作业的一种具象化应用。如大部分恶意域名即便是随机生成的,也必然存在一定的客观特点,对海量信息进行采集、加工、分析,可以挖掘相关原始信息中的核心规律,以统计学思路提供支持,当发现具有类似特点的域名后,对其进行分析和拦截（或放行）。本质上看,机器学习过程中的算法应用、实操阶段的算法应用均以规律分析、特点评估、实时对照为基本思路,以降低恶意域名造成破坏的可能,保护数据和用户信息[5]。

　　3基于机器学习的恶意域名检测方法

　　3.1数据收集及预处理

　　尝试发挥机器学习的优势组织恶意域名检测,应首先加强数据收集及预处理。主张采用聚焦网络爬虫技术,提升信息收集的总量和针对性,在此基础上以云技术优化原始信息的预处理。

　　聚焦网络爬虫技术的应用关注其前端采集能力,可面向若干目标资源池或共享性较高的开放资源池,对有关信息进行采集,包括互联网系统、本地或本行业的资源库等,以“恶意域名”作为关键信息,采集与之有关的原始信息。从一般特点上看,公共资源池中与“恶意域名”有关的信息总量往往较大,且为保证机器学习效率,也需要采集较多原始信息评估其特点。可以在聚焦网络爬虫系统后端启动云服务,将各类满足采集标准的原始信息存入云系统空间内,利用云空间较大的特点保证信息预保存完整性。与此同时,启动云计算模块,对原始信息进行简单的预处理,包括年份归类、技术特点归类等,以减少后续组织特征提取的难度,简化机器学习的流程。

　　如果恶意域名检测的需求较为广泛,可以更改数据采集机制,以通用网络爬虫代替聚焦网络爬虫,以进一步提升恶意域名有关信息的采集质量和延伸性,使其特征提取工作得到优化。

　　3.2特征提取

　　完成数据收集和预处理后,可利用现代化的技术手段进行特征提取,进入机器学习的核心环节—降维训练。原则上可服务特征提取的技术方法不是单一的,但由于原始信息的总量较大,主张采用最具效率的方式进行数据挖掘,可考虑采用关键词分析法组织特征分析、提取。

　　以DGA恶意域名为例,按照一般特点,DGA恶意域名善于攻击僵尸网络,组织数据偷窃,且具有主动作业的特征。信息流层面可以发现其域名具有频繁变化的特征。针对原始信息进行分析后,可获取若干与“DGA恶意域名”相关的规律特点,假设特征提取结果如下：

　　[72H；GG；BU7；Q9；-0H；4Y；2C]（标准特征集1）

　　标准特征集即DGA恶意域名的共性特点,其中的每一个参数均为一个“特征维度”,可将其整理后输入计算机中,由计算机完成记忆,实现一轮机器学习,作为具体组织DGA恶意域名检测和后续处理的基本参考。值得注意的是,由于DGA恶意域名本身具有多变性特点,来自聚焦网络爬虫（也可以是其他技术）的原始信息应保证具有较强的实时性,可采用实时采集、实时更新的方式,确保对DGA恶意域名有关信息的采集具有较强的覆盖性,能够有效匹配其出现的新变化。同时,标准特征集也不应是一成不变的,在挖掘DGA恶意域名有关信息特征时,应保持一定的技术开放性,以便及时补充新的挖掘成果,提升特征提取的完善度。

　　3.3模型构建与技术应用

　　完成原始信息采集、特征提取后,如果确定相关工作已比较完善,可将其投入应用阶段,主要关注模型构建,以模型为基础,利用集成技术、嵌入技术等组织恶意域名的具体检测。

　　模型构建主要关注应用场景的特点,例如,校园网络组织恶意域名检测可关注赌博网站、钓鱼网站、色情网站的特色分析；财务有关单位的网络系统应关注可能遭受的针对性攻击,管理内容的非法、恶意访问以及可能存在的恶意域名问题。以校园网络为例,其模型构建可按照上述逻辑常规开展,同时重视赌博网站、钓鱼网站、色情网站的恶意域名管理,结合分析结果完成机器学习、确定工作逻辑。假设其工作形成的特征提取结果如下：

　　[787；9G；42；BU；0U；0；2CC]（标准特征集2）

　　按照标准特征集2的信息,完成机器信息和记忆。默认某一位学生尝试访问教务网站,因其设备被入侵或教务网站管理失当,出现恶意域名风险。其访问请求被教务网站内的检测系统响应,并实时对访问请求的过程进行动态管理,假设特征提取结果如下：

　　[787；6F；42；BU；8R；0；2CC]（实时特征集1）

　　计算机结合机器学习形成的逻辑进行分析,发现解析后的域名特点与标准特征集2差别不大,存在安全风险,可向教务网站管理人员以及访问者发出提示,提醒其检测是否存在安全方面的问题,及时进行处理。假设特征提取结果如下：

　　[N；IK；PQ；EG；8；PBJ；724]（实时特征集2）

　　计算机结合机器学习形成的逻辑进行分析,发现解析后的域名特点与标准特征集2差别较大,不存在安全风险,可常规提供访问服务,只常规记录访问信息,完成一轮检测和服务管理。

　　实际工作中,为保证模型建设后的应用效果,还可考虑引入随机森林工作模式,借助随机森林内的决策树提供应用服务。随机森林内的决策树应为奇数,在条件允许的情况下,决策树的总量也应较多,以便形成精准决策。以DGA恶意域名的检测为例,在形成了基于DGA恶意域名有关数据的分析结果后,可将有关结果纳入计算机程序中,并以硬件系统作为作业平台,同步关联相关数据和随机森林控制模块。针对恶意域名进行检测时,利用计算机进行域名的解析,提取其特征,同时将其提供至随机森林内,由决策树对相关特征信息进行感知,当50%以上的决策树认为“该域名的解析结果存在异常,属于恶意域名”,计算机可据此进行管理,拦截访问行为、发出警报；反之,当50%以上的决策树认为“该域名的解析结果不存在异常,属于常规域名”,计算机可据此进行管理,允许进行访问、提供链接服务。此模式下,随机森林可发挥效率高、准确性理想的优势,实现恶意域名检测的智能化、主动化,机器学习的成果也可以进一步得到延伸应用。

　　4结语

　　综上所述,机器学习用于恶意域名检测具有一定积极价值和实用价值,未来可以机器学习为中心,借助集成技术形成高效率的工作系统,提升恶意域名检测能力。实际工作中,主张加强工作系统的分析和搭建,首先提升数据采集和预处理能力,在此基础上通过降维训练加强对数据信息的分析,提取其核心特征,借以实现模型构建,将有关成果投入使用后,还应关注其应用的稳定性,持续为网络安全、信息管理工作提供支持。

　参考文献

　　[1]陈要伟,娄颜超.基于层间交互感知注意力网络的小样本恶意域名检测[J].信息安全研究,2025,11(1):50-56.

　　[2]李一铭,梁智清,徐勉.基于LSTM和注意力机制的恶意DGA域名检测[J].网络安全技术与应用,2024(12):32-34.

　　[3]李子川,罗文华.一种结合自监督学习与解耦注意力的DGA域名检测方法[J/OL].小型微型计算机系统,1-8.[2025-04-27].

　　[4]朱蓓佳,李娜,陈晶,等.基于对比学习的域名生成算法加密流量检测技术[J/OL].武汉大学学报(理学版),1-9.[2025-05-02].

　　[5]张咪,彭建山.基于BiLSTM-DAE的多家族恶意域名检测算法[J].计算机应用与软件,2024,41(10):319-324.