《電子技術應用》
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一種不良域名快速核驗方法的研究
2022年電子技術應用第10期
尚秋明，王利軍，鄧桂英，趙 彤，張立坤
中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心 技術研發(fā)部，北京100190
摘要： 針對大量網(wǎng)絡賭博、淫穢色情等不良域名網(wǎng)頁內(nèi)容存在高度相似性，且運營者多采用注冊大量域名部署同一套網(wǎng)站代碼的方式，變相規(guī)避域名被封等特征，利用圖像相似性聚類和相似性搜索等技術，提出一種不良域名的快速核驗方法。實驗表明，人工抽樣一萬個不良域名樣本(淫穢色情和網(wǎng)絡賭博域名各5 000個)進行判定，該不良域名核驗方法總體準確率為99.67%，淫穢色情類準確率為99.66%，網(wǎng)絡賭博類準確率為99.68%，大幅提升了不良域名人工審核效率。
中圖分類號： TN91
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.212213
中文引用格式： 尚秋明，王利軍，鄧桂英，等. 一種不良域名快速核驗方法的研究[J].電子技術應用，2022，48(10)：72-77.
英文引用格式： Shang Qiuming，Wang Lijun，Deng Guiying，et al. Research on a fast verification method for malicious domain names[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(10)：72-77.
Research on a fast verification method for malicious domain names
Shang Qiuming，Wang Lijun，Deng Guiying，Zhao Tong，Zhang Likun
Technological Research and Development Department，China Internet Network Information Center(CNNIC)，Beijing 100190，China
Abstract： As the high similarity exists in the web content of the malicious domain names, such as online gambling, pornographic etc., and the operators register a large number of domain names and deploy the same website code to circumvent domain name blocking, this paper proposes a fast verification method for malicious domain names by using image similarity clustering and similarity search. Ten thousand malicious domain name samples are selected manually in the experiment，including 5 000 pornography and 5 000 Internet gambling domain names. The final experiment shows that the overall accuracy of the verification method is 99.67%, 99.66% for pornography and 99.68% for Internet gambling, which greatly improves the manual verification efficiency of malicious domain names.
Key words : domain names；malicious domain names；malicious information monitoring；similarity search；clustering analysis

0 引言

    隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡賭博、淫穢色情等不良信息的傳播越來越泛濫，對我國網(wǎng)民尤其是未成年網(wǎng)民的生活及學習產(chǎn)生十分不良的影響[1]。網(wǎng)絡賭博、淫穢色情等網(wǎng)絡不良信息一直是我國凈化網(wǎng)絡環(huán)境重點打擊的內(nèi)容。域名是網(wǎng)絡信息的主要訪問入口，通過技術手段對網(wǎng)絡不良信息進行檢測，進而對相關域名進行過濾封堵是不良信息治理的重要保障。隨著5G時代的到來，域名不良應用空間不再局限于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站，網(wǎng)絡直播、APP、微信群等新型互聯(lián)網(wǎng)應用不斷涌現(xiàn)，進一步加快不良信息的傳播速度和增長規(guī)模，管控難度增加，安全問題更加嚴峻，不良域名的實時檢測和處置需求進一步提高。

    現(xiàn)有不良域名的檢測識別多是基于域名相關信息，包括注冊信息、DNS解析服務器、網(wǎng)站IP歸屬地等，結合不良域名黑白名單，利用機器學習預測模型，實現(xiàn)對域名不良程度進行判定。該方法的前提是不良域名之間存在若干相關性。由于域名的注冊成本較低且可選注冊的頂級域名類型超過1 000個，借助于大量的域名托管服務商和云服務商，域名注冊者可通過打破不良域名之間關聯(lián)關系，實現(xiàn)逃避此類檢測算法的目的。同時該方法的域名不良判定結果仍需大量的人工檢驗工作，以便開展相關處置工作。




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作者信息：

尚秋明，王利軍，鄧桂英，趙  彤，張立坤

(中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心 技術研發(fā)部，北京100190)




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