使用朴素贝叶斯识别恶意域名

发布时间：2025-11-06 作者：量子计算来源：量子计算浏览量（56）点赞（16）

摘要：恶意域名识别技术利用朴素贝叶斯算法分析域名特征，帮助安全团队在护网过程中快速筛查APT组织生成的恶意域名，提升防御效率。

简介

在护网过程中，经常需要处理反向连接至域名的情况，因此需识别是否为APT组织通过批量代码生成的恶意域名。朴素贝叶斯算法作为一种生成模型，通过学习到的模型计算后验概率分布，将后验概率最大的类作为输出，适用于此类分类任务。

核心详情

朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，通过计算先验概率和条件概率来估计后验概率。在恶意域名识别中，模型可分析域名的字符分布、长度、词汇模式等特征，例如检测随机生成的域名与正常域名的统计差异。该技术依赖于大量标注数据训练，能够高效处理高维特征，并在实际部署中实现实时分类，提升安全团队对APT攻击的响应速度。其原理简单易实现，但需注意特征独立性的假设可能影响准确率，因此常结合其他机器学习方法进行优化。

适用范围

适用于网络安全分析师、红蓝队成员在护网演练或日常防御中，针对可疑域名进行快速筛查；也适合企业安全运维人员监控网络流量，识别潜在APT攻击活动。

推荐措施

1、收集历史恶意域名数据，提取特征如域名熵值、TLD分布，训练朴素贝叶斯模型并集成到监控系统中；

2、定期更新训练数据以应对新型攻击，同时结合人工审核减少误报，并参考行业威胁情报平台增强检测能力。