隐马尔可夫模型在恶意域名检测中的应用
来源：计算机工程杂志2019年第9期北京时间：
作者：白玲玲, 宁振虎, 薛菲, 杨永丽
单位：1. 北京工业大学 信息学部, 北京 100124;2. 北京物资学院 信息学院, 北京 101149
摘要：提出一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的恶意域名检测方法。分析善恶域名在DNS通信中的各类特征，利用Spark大数据处理平台的高效计算能力对属性特征进行统计，在此基础上，通过HMM中的Baum-Welch算法和Viterbi算法对恶意域名进行准确分类。实验结果表明，与随机森林模型相比，HMM对恶意域名分类的准确率与召回率均较高。
关键词：恶意域名,隐马尔可夫模型,Baum-Welch算法,Viterbi算法,Spark大数据处理平台
基金资助：北京市博士后工作经费项目（2017-22-030）；CCF-启明星辰鸿雁科研计划（CCF-VenustechRP2017008）。
