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作者：卫鸿婧;胡治国;
单位：中国移动通信集团山西有限公司;山西大学大数据科学与产业研究院;
摘要：僵尸网络通过域名生成算法（Domain Generation Algorithms,DGA）能够动态生成大量难以预测的域名，从而规避传统静态监测机制，提升恶意活动的隐蔽性与持久性。随着DGA技术的不断演进，传统检测方法面临的挑战愈加严峻。如何高效识别与防范此类域名成为网络安全领域的关键问题。本文系统分析当前主流的DGA检测技术，涵盖基于统计特征、机器学习及深度学习的方法，深入探讨其工作原理、适用场景与性能表现，揭示现有研究在误报率、计算复杂度、数据集规模及新型DGA适应性等方面的不足。最后，本文提出深度学习优化与跨域协同检测的创新方向，并结合流量行为分析与生成规律阻断机制，构建多层次、综合性的DGA防御体系，为提升检测技术的有效性、准确性与适应性提供新思路。
关键词：僵尸网络;;域名生成算法;;域名检测;;机器学习
基金资助：国家自然科学基金(61872226)
