使用深度学习检测DGA（demo、初探）

摘要： DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名，从而逃避域名黑名单检测的技术手段。例如，一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com，如果我们的进程尝试其它建立连接，那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒。

DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名，从而逃避域名黑名单检测的技术手段。例如，一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com，如果我们的进程尝试其它建立连接，那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒。域名黑名单通常用于检测和阻断这些域的连接，但对于不断更新的DGA算法并不奏效。我们的团队也一直在对DGA进行广泛的研究，并在arxiv发表了一篇关于使用深度学习预测域生成算法的文章。

本文我将为大家介绍一种，简单而有效的DGA生成域的检测技术。我们将利用神经网络(或称之为深度学习)更具体的来讲就是长短期记忆网络(LSTM)，来帮助我们检测DGA生成域。首先我们会探讨深度学习的优势，然后我将进一步的通过实例来验证我的论述。

如果你之前对机器学习并不了解，那么我建议你先翻看我之前发布的三篇关于机器学习的文章再来阅读本文，这样会更有助于你的理解。

长短期记忆网络(LSTM)的好处

深度学习近年来在机器学习社区中可以说是占尽风头。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。其好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。随着数十年的不断发展，深度学习在过去四五年间一直很受欢迎。再加上硬件的不断升级优化(如GPU的并行处理改进)，也使得培训复杂网络成为了可能。LSTM是一种RNN的特殊类型，可以学习长期依赖信息，如文本和语言等。LSTM是实现

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