![](/images/graphics-bg.png)
Malicious Domain Names Detection Algorithm Based on N-Gram
المؤلفون المشاركون
Zeng, Xiang-Yan
Chang, Zhaobin
Bao, Guangbin
Hong, Zhao
المصدر
Journal of Computer Networks and Communications
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Malicious domain name attacks have become a serious issue for Internet security.
In this study, a malicious domain names detection algorithm based on N-Gram is proposed.
The top 100,000 domain names in Alexa 2013 are used in the N-Gram method.
Each domain name excluding the top-level domain is segmented into substrings according to its domain level with the lengths of 3, 4, 5, 6, and 7.
The substring set of the 100,000 domain names is established, and the weight value of a substring is calculated according to its occurrence number in the substring set.
To detect a malicious attack, the domain name is also segmented by the N-Gram method and its reputation value is calculated based on the weight values of its substrings.
Finally, the judgment of whether the domain name is malicious is made by thresholding.
In the experiments on Alexa 2017 and Malware domain list, the proposed detection algorithm yielded an accuracy rate of 94.04%, a false negative rate of 7.42%, and a false positive rate of 6.14%.
The time complexity is lower than other popular malicious domain names detection algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hong, Zhao& Chang, Zhaobin& Bao, Guangbin& Zeng, Xiang-Yan. 2019. Malicious Domain Names Detection Algorithm Based on N-Gram. Journal of Computer Networks and Communications،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172286
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hong, Zhao…[et al.]. Malicious Domain Names Detection Algorithm Based on N-Gram. Journal of Computer Networks and Communications No. 2019 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172286
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hong, Zhao& Chang, Zhaobin& Bao, Guangbin& Zeng, Xiang-Yan. Malicious Domain Names Detection Algorithm Based on N-Gram. Journal of Computer Networks and Communications. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172286
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1172286
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)