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PUMD:a PU learning-based malicious domain detection framework

Cybersecurity 2023年第1期6卷 90-111页

作者： Zhaoshan Fan Qing Wang Haoran Jiao Junrong Liu Zelin Cui Song Liu Yuling Liu Institute of Information Engineering Chinese Academy of SciencesBeijing 100093China School of Cyber Security University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China

domain name system(DNS),as one of the most critical internet infrastructure,has been abused by various cyber *** malicious domain detection capabilities are limited by insufficient credible label information,severe class imbalance,and incompact distribution of domain samples in different malicious *** paper proposes a malicious domain detection framework named PUMD,which innovatively introduces Positive and Unlabeled(PU)learning solution to solve the problem of insuffcient label information,adopts customized sample weight to improve the impact of class imbalance,and effectively constructs evidence features based on resource overlapping to reduce the intra-class distance of malicious ***,a feature selection strategy based on permutation importance and binning is proposed to screen the most informative detection ***,we conduct experiments on the open source real DNS traffic dataset provided by QI-ANXIN Technology Group to evaluate the PUMD framework's abil-ity to capture potential command and control(C&C)domains for malicious *** experimental results prove that PUMD can achieve the best detection performance under different label frequencies and class imbalance ratios.

关键词： malicious domain detection Insufficient credible label information Class imbalance Incompact distribution PUlearning

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