DGA检测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：DGA算法,网络安全,恶意软件,域名生成算法,命令与控制服务器,威胁检测,异常识别
数据概述
本数据集涵盖了与域生成算法（DGA）相关的域名数据，以及非DGA生成的正常域名数据。DGA是一种恶意软件常用的技术，能够周期性生成大量域名，用作与命令与控制（C2）服务器通信的地址，从而接收针对受感染主机的指令。数据集旨在为网络安全研究和威胁检测提供支持。
数据集包含以下主要信息：
- DGA生成的域名：由恶意软件使用特定算法生成的域名，具有随机性和规律性特征，用于隐藏C2通信地址。
- 非DGA生成的域名：由正常应用程序或合法服务生成的域名，作为对比样本，用于区分恶意域名和正常域名。
- 域名特征：包括域名长度、字符分布、熵值、域名结构等，这些特征可用于训练机器学习模型进行DGA检测。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 恶意软件分析：研究人员可以使用此数据集分析DGA算法的生成模式，理解恶意软件的通信机制。
2. 威胁检测与防御：网络安全团队可基于数据集开发检测模型，识别和拦截恶意域名，防止恶意软件与C2服务器的通信。
3. 算法验证与优化：开发者可以利用数据集验证DGA检测算法的准确性和效率，优化现有威胁检测工具。
4. 教育与培训：可用于网络安全相关课程的教学，帮助学生了解DGA算法的工作原理及其对网络安全的潜在威胁。
通过该数据集，用户能够更好地理解和应对DGA算法带来的网络安全挑战，为提升网络安全性提供重要支持。
