基于神经网络的恶意域名检测研究.docxVIP

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2025-08-08 发布于天津
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基于神经网络的恶意域名检测研究.docx

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摘要

在当前网络安全日益重要的背景下，恶意域名检测作为其中的一个关键环节，对维护网络安全至关重要。通过神经网络技术对恶意域名的检测与识别，为网络安全领域带来了新的视角和方法。本文基于神经网络对恶意域名检测进行了广泛的思考，采用不同的深度学习方法来提升检测的效果。

本文通过详细对比分析了卷积神经网络（CNN），长短时记忆网络（LSTM），CNN与LSTM结合的模型，以及CNN与门控循环单元（GRU）结合的模型这四种不同的神经网络架构，探讨它们在恶意域名检测任务上的性能表现。实验结果表明，CNN与LSTM结合的模型在恶意域名检测任务中具有最优的性能，其次是CNN与GRU结合