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作者：荚东升;翟江涛;周桥;孙浩翔;
单位：南京信息工程大学电子与信息工程学院;
摘要：针对子域名冲突给当前DGA检测算法带来精度降低的问题，本文首先研究了域名长度分布与冲突发生的概率关系，并提出了针对不同长度下域名冲突的解决方法.在模型方面，针对DGA域名检测，提出了一种基于改进eXpose和融合多头自注意力的BiLSTM方法.所提方法融合了改进的eXpose卷积网络和带有多头注意力的BiLSTM网络，在原有eXpose模型的基础上引入深度分支，使得模型在特征提取的尺度上更加全面，同时可通过BiLSTM模型提取域名序列双向的上下文信息.公开数据集上的对比实验验证了本文对超短子域名提取完整域名方法的有效性，在准确率和其他评价指标上较现有方法均得到有效提升.
关键词：域名冲突;;超短子域名;;卷积神经网络;;BiLSTM;;多头注意力机制
基金资助：国家自然科学基金资助项目(61931004,62072250);; 国家重点研发计划项目(2021QY0700)
