<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xml><records><record><source-app name="Biblio" version="7.x">Drupal-Biblio</source-app><ref-type>17</ref-type><contributors><authors><author><style face="normal" font="default" size="100%">周昌令,栾兴龙,肖建国</style></author></authors></contributors><titles><title><style face="normal" font="default" size="100%">基于深度学习的域名查询行为向量空间嵌入</style></title><secondary-title><style face="normal" font="default" size="100%">通信学报</style></secondary-title></titles><dates><year><style  face="normal" font="default" size="100%">2016</style></year></dates><urls><web-urls><url><style face="normal" font="default" size="100%">http://www.joconline.com.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&amp;id=157131</style></url></web-urls></urls><volume><style face="normal" font="default" size="100%">37</style></volume><pages><style face="normal" font="default" size="100%">165-174</style></pages><language><style face="normal" font="default" size="100%">eng</style></language><abstract><style face="normal" font="default" size="100%">&lt;p&gt;&lt;span&gt;提出一种新的分析DNS 查询行为的方法, 用深度学习机制将被查询域名和请求查询的主机&lt;/span&gt;&lt;span&gt;分别映射到向量空间, 域名或主机的关联分析转化成向量的运算. 通过对2 组真实的校园网DNS&amp;nbsp;&lt;/span&gt;&lt;span&gt;日志数据集的处理, 发现该方法很好地保持了关联特性, 使用降维处理以及聚类分析,&amp;nbsp;&lt;/span&gt;&lt;span&gt;不仅可以让人直观地发现隐含的关联关系, 还有助于发现网络中的异常问题如botnet 等.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;</style></abstract><issue><style face="normal" font="default" size="100%">3</style></issue></record></records></xml>