Phương pháp cải tiến LSTM dựa trên đặc trưng thống kê trong phát hiện DGA botnet
Tác giả: Mạc Đình Hiếu, Tống Văn Vạn, Bùi Trọng Tùng, Trần Quang Đức, Nguyễn Linh Giang
                    Số trang:
                    Tr. 33-42
                
                
                    Tên tạp chí:
                    Thông tin và Truyền thông-Bưu chính viễn thông & CNTT
                
                
                    Số phát hành:
                    Số 40
                
                
                    Kiểu tài liệu:
                    Báo - Tạp chí
                
                
                    Nơi lưu trữ:
                    03 Quang Trung
                
                
                    Mã phân loại:
                    621.389 2
                
                
                    Ngôn ngữ:
                    Tiếng Việt
                
            
                    Từ khóa:
                    Phát hiện DGA botnet, LSTM, phát hiện tấn công mạng, an ninh mạng
                
                
                    Chủ đề:
                    
                    
                        Mạng máy tính
                    
                    &
                    
                    
                        An ninh--Mạng
                    
                
                
            Tóm tắt:
Đề xuất phương pháp phân tích tên miền và phát hiện DGA botnet dựa trên sự kết hợp mạng LSTM (Long short-term memory) với các đặc trưng thống kê như độ dài, entropy, mức độ ý nghĩa của tên miền nhằm tăng khả năng khái quát hóa cho mạng LSTM.
            Tạp chí liên quan
            
        
        
    - Đánh giá mức ồn nền và thời gian âm vang trong các lớp học trong dải tần số ảnh hưởng đến khả năng nghe hiểu
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giám sát từ xa thông số điện sử dụng LoRa và công tơ điện thông minh
- Thiết kế, chế tạo máy bay không người lái điều khiển bằng găng tay cảm biến
- Phát triển thiết bị phân tích phổ cấu trúc đơn giản sử dụng RTL-SDR
- Nghiên cứu sử dụng tế bào tự động và thuật toán Bayes để mô phỏng tránh chướng ngại vật tối ưu cho tàu thủy

 
                        
                    





