羅海波，陳星池，董建虎

(廣東東軟學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣東 佛山 528225)

0 引言

動(dòng)態(tài)域名生成算法（Domain Generate Algorithm，DGA）能夠有效地生成偽隨機(jī)域名。攻擊者常常會(huì)使用域名將惡意程序連接至命令控制服務(wù)（Command and Control Server，CC服務(wù)器），從而達(dá)到操控受害者機(jī)器的目的[1]。攻擊者可以輕松更改這些域名和IP，即使CC服務(wù)器地址部分失效或者變更也能保持連接，而且這些域名往往與惡意程序中的編碼混合在一起，具有很強(qiáng)的隱蔽性。

截至2019年12月，網(wǎng)上公開的基于DGA算法變種就已經(jīng)達(dá)到44種[2]。惡名昭彰的惡意軟件Zeus和Conficker就是使用了該算法。DGA算法是實(shí)現(xiàn)惡意程序的重要技術(shù)，分析、復(fù)現(xiàn)、檢測偽隨機(jī)域名，進(jìn)而有效地檢測惡意程序，對(duì)于國家、企事業(yè)、軍民網(wǎng)絡(luò)空間安全有其現(xiàn)實(shí)意義。

用于應(yīng)對(duì) DGA算法生成惡意域名的傳統(tǒng)方法有黑名單過濾和通過逆向惡意樣本中的 DGA算法，提前搶注域名來奪取CC服務(wù)器的控制權(quán)。據(jù)研究表明，前者無法對(duì)動(dòng)態(tài)生成的 DGA域名實(shí)時(shí)更新，準(zhǔn)確率不高；后者雖然可以通過逆向樣本深入理解該樣本的 DGA算法和生成惡意域名機(jī)制，但是需要消耗大量的時(shí)間和精力，效率不高[3]。因此，人們的研究方向主要放在對(duì)DGA域名的實(shí)時(shí)檢測，主流技術(shù)包括利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建 DGA域名分類器、使用深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢測。

首先介紹了 DGA域名的研究背景和價(jià)值，DGA域名的特點(diǎn)、分類和基本定義。然后介紹了人工智能中幾種流行的智能算法，例如XGBoost、樸素貝葉斯、多層感知器和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。接著介紹了幾種特征提取方法，包括 N-Gram模型、統(tǒng)計(jì)域名特征模型和字符序列模型。最后對(duì)算法和特征提取進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，獲取較優(yōu)的特征提取和算法組合。

1 準(zhǔn)備工作

使用人工智能構(gòu)建模型，通過該模型對(duì)DGA域名的實(shí)時(shí)檢測，這里需要涉及到分類（Classify）。分類指的是基于某種定義好的規(guī)則，將需要處理的數(shù)據(jù)集劃分類別。常見的分類任務(wù)包括二分類、多分類和多標(biāo)簽分類，對(duì) DGA域名的實(shí)時(shí)檢測只需要判斷域名是否正常，所以采用的是二分類。機(jī)器學(xué)習(xí)種常見的二分類算法有：貝葉斯分類、XGBoost算法等。而多層感知機(jī)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)中的重要算法，除了可以用來做復(fù)雜的圖像識(shí)別，應(yīng)用在文本的二分類方面也有不錯(cuò)的效果。

下面將在特定的特征為基礎(chǔ)上，分別實(shí)現(xiàn)貝葉斯分類、XGBoost算法、多層感知機(jī)算法和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在DGA域名檢測中的具體應(yīng)用。

1.1 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier，NBC）是貝葉斯決策理論的一部分，可以也被應(yīng)用于解決諸如某行業(yè)是否值得投資、個(gè)人信用等級(jí)評(píng)定、網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知、醫(yī)療診斷等統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)測領(lǐng)域[4]。該算法有點(diǎn)在于簡單易懂、學(xué)習(xí)效率高、在某些領(lǐng)域的分類問題中的效果與決策樹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相媲美[5]。

假設(shè)類別為C，信息的特征值為W，則貝葉斯決策的基本公式為：

若在特定的條件前提下，假設(shè)信息體有n個(gè)特征W，即Wn={W1,W2,W3, ...,Wn}，每個(gè)特征相互獨(dú)立且互不影響[6]。則有樸素貝葉斯的公式為：

在樸素貝葉斯模型中，P(C)代表每個(gè)信息體類別的概率，也即被測信息體類別數(shù)除以總信息數(shù)量；P(W1,W2,W3,...,Wn)代表被測信息體的n個(gè)特征值集合，即是每個(gè)特征出現(xiàn)的概率相乘；P(W1,W2,W3, ...,Wn/C)代表指定類別下某個(gè)信息體的n個(gè)特征值集合，即是被測信息體中出現(xiàn)所有詞的概率相乘。

1.2 XGBoost

XGBoost（Extreme Gradient Boosting，XGBoost），也被稱為梯度提升決策樹。近年來比較熱門，經(jīng)常被應(yīng)用于一些機(jī)器學(xué)習(xí)的競賽中，其中在Kaggle數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽中，29個(gè)冠軍有17個(gè)使用了XGBoost算法[7]。其算法學(xué)習(xí)速度很快，效果也很好，性能比另一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫 scikit-learn庫的增強(qiáng)梯度算法要好上不止10倍[8]，而且可以應(yīng)用與Python、R、C++等多個(gè)平臺(tái)，有很強(qiáng)的擴(kuò)展性和移植性。

XGBoost所應(yīng)用的算法就是GBDT（Gradient Boosting Decision T ree）的改進(jìn)，屬于 Boosting集成學(xué)習(xí)，也即采用集成學(xué)習(xí)的方法，由多個(gè)相關(guān)聯(lián)的決策樹聯(lián)合決策，目的使組合后的模型具有更強(qiáng)的泛化能力。XGBoost既可以用于分類也可以用于回歸問題。

對(duì)于樣本i=1,2,3,...,m，XGBoost的計(jì)算公式為：

其中L(yi,ft-1(xi))為XGBoost原始目標(biāo)損失函數(shù)，而是為防止訓(xùn)練中數(shù)據(jù)過擬合的正則項(xiàng)。

其中GL,HL,GR,HR分別是當(dāng)前節(jié)點(diǎn)左右子樹的一階二階導(dǎo)數(shù)和。

XGBoost算法的主算流程如下：

Part.1首先向分類器輸入訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集合I，I={(x1, y1) ,(x2, y2) ,(x3, y3)...(xm, ym)}，初始化訓(xùn)練參數(shù)：迭代數(shù)T，損失函數(shù)L，正則化系數(shù)λ,γ；

Part.2迭代T輪訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

Setp.1計(jì)算i個(gè)樣本(1,2,3,…,m)在當(dāng)前輪損失函數(shù)L基于ft-1(xi)的一階導(dǎo)數(shù)g和二階導(dǎo)數(shù)h，并分別對(duì)所有樣本的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)求和；

Setp.2基于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)嘗試分裂決策樹并更新分?jǐn)?shù)score值，默認(rèn)分?jǐn)?shù)score為0；

Setp.3基于最大的score對(duì)應(yīng)的劃分特征和特征值分裂子樹；

Setp.4若最大score值為0，則當(dāng)前決策樹建立完畢，計(jì)算所有葉子區(qū)域的ωtj，得到弱學(xué)習(xí)器ht(x)，更新強(qiáng)學(xué)習(xí)器ft(x)，進(jìn)入下一輪弱學(xué)習(xí)器迭代。如果最大score不是0，則會(huì)轉(zhuǎn)到Setp.2繼續(xù)嘗試分裂決策樹；

Part.3輸出強(qiáng)學(xué)習(xí)器f(x)；

1.3 多層感知器

多層感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）也稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它類似與于人類的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)：樹突、細(xì)胞體和軸突[9]。最簡單的MLP只有三層結(jié)構(gòu)，最底層是輸入層，中間是隱藏層，最上層是輸出層，層與層之間是全連接。多層感知器作為深度學(xué)習(xí)常用的一種算法，常常被用于處理非線性可分離的問題，分類的準(zhǔn)確度高,并行分布處理能力強(qiáng),分布存儲(chǔ)及學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，對(duì)噪聲神經(jīng)有較強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)能力，能充分逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系，具備聯(lián)想記憶的功能等。

假設(shè)輸入為x，最簡單的多層感知器公式為：

其中H(b1+W1x)表示輸入層與隱藏層連接的激活函數(shù)，常用函數(shù)有sigmoid、anh和relu。求解出來的值作為下一層輸出層函數(shù)G(b2+W2x)的輸入，常用的函數(shù)有softmax。而b1、W1、b2和W2都是層與層之間連接的權(quán)重和偏置參數(shù)。

1.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）在 21世紀(jì)初被列入深度學(xué)習(xí)算法中[10]。因?yàn)檠h(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)共享，具有記憶性，被用于處理諸如文字、時(shí)間等序列數(shù)據(jù)。

但循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不具備長期依賴信息的學(xué)習(xí)能力，在長鏈中若相隔時(shí)間太長容易產(chǎn)生梯度消失的問題。后來LSTM（Long Short-Term Memory）的出現(xiàn)，通過精妙的門控制將長短期記憶結(jié)合起來很好的解決了這一問題[11]，讓網(wǎng)絡(luò)非常擅長長時(shí)間學(xué)習(xí)文本和言語處理，因此被廣泛應(yīng)用。

2 檢測方法

2.1 模型描述

DGA域名識(shí)別采用如圖1所示框架。

圖1 DGA 域標(biāo)識(shí)框架Fig.1 DGA domain identification frame

Setp.1加載Alexa前100萬域名數(shù)據(jù)作為白樣本，360netlab開放的DGA域名為黑樣本，并且對(duì)黑白樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)合并；

Setp.2特征提取。方式1，使用N-Gram模型；方式2，使用統(tǒng)計(jì)域名特征模型；方式3，使用字符序列模型；

Setp.3將合并后的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)分為兩份部分，其中一部分是測試集占40%，另一部分是訓(xùn)練集占60%；

Setp.4利用分類算法對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，得到模型數(shù)據(jù)，算法 1：樸素貝葉斯，算法 2：XGBoost，算法3：多層感知器，算法4：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

Setp.5使用模型數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)行分類；

Setp.6效果進(jìn)行驗(yàn)證。

2.2 DGA 域名特征提取

用于識(shí)別 DGA域名的特征提取方法有：N-Gram模型、統(tǒng)計(jì)域名特征模型以及字符序列模型等。

特征提取（Feature Extraction）無論是在文本處理、圖像識(shí)別等都有著廣泛的應(yīng)用。特征提取的方法主要是通過屬性間的關(guān)系，組合不同的屬性得到新的屬性，這樣做改變了原來的特征空間。目的就是試圖去減少特征數(shù)據(jù)集中的屬性，對(duì)原來特征數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，必須保證描述原特征數(shù)據(jù)的精確性和完整性的同時(shí)，更加方便模型學(xué)習(xí)。

2.3 N-Gram 模型

N-Gram是一種基于統(tǒng)計(jì)語言的算法模型。其核心思想是將文本內(nèi)容按照字節(jié)進(jìn)行大小為N的滑動(dòng)窗口操作，最終形成長度為N的字節(jié)片段序列。

在該模型構(gòu)成的文本向量特征空間中，列表的每一個(gè)字節(jié)片被稱為gram，并且按照事先設(shè)定好的闊值進(jìn)行過濾和對(duì)所有的gram出現(xiàn)頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。N-Gram模型常被用于評(píng)估語句是否合理[12]、搜索引擎或者輸入法的猜想提示[13]，N值越大，

對(duì)下一個(gè)備選提示詞的選擇就更多，但更加稀疏；而N值越小，對(duì)下一個(gè)備選提示詞的約束信息更少，但更加精確。文章使用的是2-Gram的特征提取模型。例如域名[‘baidu.com’]經(jīng)過該模型的處理之后，會(huì)變成詞匯表[‘ba’,’ai’,’id’,’du’,’uc’,’co’,’om’]。

2-Gram模型的處理過程如表1所示。

表1 2-Gram 模型處理流程Tab.1 2-Gram processing flow

2.4 統(tǒng)計(jì)域名特征模型

域名統(tǒng)計(jì)特征模型（Domain Statistics），域名最初的誕生就是為了解決用戶請(qǐng)求更方便請(qǐng)求資源的問題，為了更好的體驗(yàn)正常域名長度一般不會(huì)存在過長的狀況。而 DGA域名僅僅是為了保持被惡意軟件主機(jī)和 CC服務(wù)器通信，為了盡可能避免 DGA生成的域名與正常域名產(chǎn)生沖突，一般 DGA域名長度會(huì)比正常域名長。但這不是絕對(duì)的，有些 DGA域名為了躲避打擊和檢測，生成 DGA域名長度也會(huì)使用較短，所以只憑借域名長度這個(gè)特征判斷是不夠的。

從域名的內(nèi)容方面研究，正常人通常在取域名的時(shí)候，會(huì)偏好選取容易記憶與理解的幾個(gè)字母組合，也即是元音字母比例會(huì)比較高。而DGA算法生成的是隨機(jī)域名，所以元音字方面的特征不明顯；除了元音字母出現(xiàn)的比例不同，文獻(xiàn)[14]也指出唯一字符數(shù)分布區(qū)間也有差異。

本次實(shí)驗(yàn)通過統(tǒng)計(jì)每個(gè)域名的元音字母個(gè)數(shù)、不重復(fù)字符個(gè)數(shù)、數(shù)字個(gè)數(shù)和域名長度，可以有效的將正常域名和DGA域名進(jìn)行區(qū)分。

統(tǒng)計(jì)域名特征模型的處理過程如表2所示。

表2 域統(tǒng)計(jì)處理流程Tab.2 Domain statistics processing flow

2.5 字符序列模型

字符序列統(tǒng)計(jì)模型（Character Sequence），每個(gè)域名都是由字符組成的序列，將對(duì)應(yīng)的字符直接轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的ASCII值。相比一些諸如聚類等復(fù)雜的特征提取方法，該方法只需要對(duì)域名進(jìn)行簡單的編碼，可令分類模型能夠直接學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的原始特性。

字符序列模型的處理過程如表3所示。

表3 字符序列處理流程Tab.3 Character sequence processing flow

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

Alexa是一家著名的發(fā)布世界網(wǎng)站排名的網(wǎng)站，當(dāng)前擁有最權(quán)威、詳細(xì)的網(wǎng)站排名信息。而360netlab則記錄著目前公開的所有DGA家族域名數(shù)據(jù)。本次實(shí)驗(yàn)采取Alexa全球前100萬個(gè)的網(wǎng)站域名作為白樣本和 360netlab的開放數(shù)據(jù)作為黑樣本。

3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

在混淆矩陣中，TP代表真正例，TN代表真負(fù)例，F(xiàn)P代表假正例，F(xiàn)N代表假負(fù)例。

精確率（Precision）是指預(yù)測正確的樣本占真實(shí)樣本比例，常常被作為二分類模型的評(píng)估指標(biāo)。計(jì)算精確率的公式為：

召回率（Recall）能反映出一個(gè)模型對(duì)樣本的覆蓋能力，也被稱為靈敏度（Sensitivity）。計(jì)算靈敏度的公式為：

F1-Score是精確率和召回率的一個(gè)均衡評(píng)價(jià)，國內(nèi)外很多機(jī)器學(xué)習(xí)競賽都關(guān)注這個(gè) F1-Score值。F1-Score的計(jì)算公式為：

ROC（Receiver Operating Characteristic Curve）也被稱為受試者工作特征曲線。數(shù)十年前在分析無線電、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都有應(yīng)用，而最近在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中也得到了良好的發(fā)展。ROC曲線相對(duì)于準(zhǔn)確率、召回率等這類指標(biāo)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，它減少了對(duì)預(yù)測概率設(shè)分類闊值步驟，大大提高了模型的泛化能力。ROC是以假正率（False Positive Rate，F(xiàn)PR）為橫坐標(biāo)，真正率（True Positive Rate，TPR）為縱坐標(biāo)繪制的曲線。而真正率與召回率的計(jì)算公式相同。假正率的計(jì)算公式為：

ROC曲線能反映其模型的靈敏性和特效性連續(xù)變量的綜合指標(biāo)，一般曲線越光滑就表示模型與數(shù)據(jù)的過擬合度越低，曲線越靠左上角就表示該模型的準(zhǔn)確性越高。AUC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）物理上的含義就是代表ROC曲線下的面積，其值越大也表示模型準(zhǔn)確性越高[15]。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

圖2展示了基于域統(tǒng)計(jì)/字符序列的不同分類器的評(píng)價(jià)指標(biāo)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。從圖上可以看出，在相同的數(shù)據(jù)集下，基于字符序列特征模型的RNN效果明顯優(yōu)于其他分類器，并且AUC的檢測準(zhǔn)確概率值達(dá)到0.93。圖3展示了基于2-Gram特征模型不同分類器的評(píng)價(jià)指標(biāo)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。從圖上可以看出，MLP對(duì)DGA域名檢測的準(zhǔn)確率最佳，AUC的值可以達(dá)到0.94。

圖2 基于域統(tǒng)計(jì)/字符序列的分類器指標(biāo)Fig.2 Classifier comparison based on domain statistics/character sequence

圖3 基于2-Gram的分類器比較Fig.3 Classifier comparison based on 2-Gram

對(duì)比圖2和圖3可以看出，基于2-Gram特征模型的F1、靈敏度、精確率等指標(biāo)均優(yōu)于基于域統(tǒng)計(jì)/字符序列模型。

4 結(jié)論

文章簡要闡述了 DGA域名課題的研究背景和價(jià)值，DGA域名的特點(diǎn)、分類和基本定義。本文介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中幾種流行的XGBoost、樸素貝葉斯、多層感知器和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。介紹了幾種特征提取的方法，包括NGram模型、統(tǒng)計(jì)域名特征模型和字符序列模型。經(jīng)過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，基于2-gram特征模型的多層感知器在 DGA域名檢測中的得到較高的評(píng)價(jià)，未來研究得主要方向?qū)⒎旁谌绾芜M(jìn)一步提升該組合的DGA域名檢測能力，而在實(shí)踐工程中往往也有其他特征提取模型和分類算法，接下來也會(huì)嘗試新的可能性，組合不同的特征模型分類算法對(duì)DGA域名檢測進(jìn)行改進(jìn)。