【摘 要】
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域名生成算法已被广泛运用在各类网络攻击中,其存在样本变化快、变种多、获取难等特点,导致现有传统模型检测精度不高,预警能力差。针对该情况,文章提出一种基于迁移学习和威胁情报的DGA恶意域名检测方法,通过构建双向长短时记忆神经网络和Transformer的组合模型,提取恶意域名上下文及语义关系特征,利用公开大样本恶意域名数据集进行预训练,迁移训练参数至新型未知小样本恶意域名进行模型检测性能测试。实验结
【基金项目】
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国家重点研发计划[2021YFF0307203;2019QY1303]； 中国科学院战略性先导C类项目[XDC02040100]；
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域名生成算法已被广泛运用在各类网络攻击中,其存在样本变化快、变种多、获取难等特点,导致现有传统模型检测精度不高,预警能力差。针对该情况,文章提出一种基于迁移学习和威胁情报的DGA恶意域名检测方法,通过构建双向长短时记忆神经网络和Transformer的组合模型,提取恶意域名上下文及语义关系特征,利用公开大样本恶意域名数据集进行预训练,迁移训练参数至新型未知小样本恶意域名进行模型检测性能测试。实验结果表明,该模型在多个APT组织使用的恶意域名小样本数据集中能达到96.14%的平均检测精度,检测性能表现良好。
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为有效减轻义务教育阶段学生过重的作业负担和校外培训负担，中共中央办公厅、国务院办公厅出台了“双减”政策。为贯彻落实国家政策，减负增效，减负提质，加强学生核心素养的发展，就“双减”政策背景下，如何优化初中物理作业设计进行了初步探索，将单一性、重复性、机械性的传统作业模式转化为了情境性、探究性、层次性的新作业模式。
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