基于多原型指導(dǎo)的小樣本家族域名入侵檢測算法

摘要： 惡意域名只有攻擊后才被加入到域名黑名單數(shù)據(jù)庫中，這使得傳統(tǒng)模型對新變種或新出現(xiàn)的家族域名檢測精度不高，極易導(dǎo)致新出現(xiàn)或新變種家族惡意域名的漏報。為此，提出一種基于多原型指導(dǎo)的小樣本家族惡意域名入侵檢測算法，該算法首先利用一組共享權(quán)重的Transformer網(wǎng)絡(luò)將輸入的支持與查詢域名對映射到深度特征空間；其次，設(shè)計了一種任務(wù)關(guān)聯(lián)注意力模塊挖掘支持分支和查詢分支輸入域名對的共有語義...