10.3969/j.issn.1671-1122.2023.01.009
基于图注意力网络的DNS隐蔽信道检测
域名系统(Domain Name System,DNS)隐蔽信道在高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat,APT)攻击中呈频发态势,对网络空间安全具有潜在威胁.文章提出基于域名语义表示(Domain Semantic Representation,DSR)和图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)的DNS隐蔽信道检测方法DSR-GAT,将域名级别的DNS隐蔽信道检测转化为一种无向图的节点分类任务.首先基于域名的相关性采用无向图构建域名图(Domain Graph,DG);然后利用域名的文本数据属性,采用一维卷积神经网络提取的语义表示作为DG节点的特征表示;最后通过图注意力网络的消息传播机制及多头自注意力机制,增强每个域名的特征表示.在公开数据集与基于真实APT样本Glimpse的自建数据集上进行实验,实验结果表明,文章提出的DSR-GAT方法检测效果较好,在解决上述问题的同时降低了漏报率,在一定程度上减小了安全风险.
DNS隐蔽信道、图注意力网络、语义表示、域名相关性、APT
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TP309(计算技术、计算机技术)
2023-03-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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