악성 URL 탐지 모델

악성 URL 탐지를 위해 앙상블 기법을 사용한 딥러닝 모델. 기존에 존재하는 CNN, LSTM, GRU 모델을 스태킹 기법에 적용하여 모델 구현

Model

모델	설명
CNN	- 1차원 시퀀스 데이터인 URL을 분류하기 위해 1DCNN을 사용 - 특성 추출 단계: 성능 향상을 위해 다양한 커널 사이즈에서 특징을 추출하도록 커널 사이즈가 서로 다른 4개의 1D Convolution 연산을 사용 - 분류 단계: 특성 추출 단계의 결과를 concatenation하고 hidden layer를 통해 분류 결과를 출력
LSTM	- 시퀀스 데이터인 URL을 높은 성능으로 분류하기 위해 사용 - LSTM Layer, Dropout, Fully-Connected Layer로 구성 - LSTM Layer 출력 차원: 128, Dropout 비율: 0.5
GRU	- GRU 모델은 LSTM보다 계산량을 줄인 모델 - GRU Layer, Dropout, Fully-Connected Layer로 구성 - GRU Layer 출력 차원: 128, Dropout 비율: 0.5
STACKING	- 스태킹(Stacking): 여러 베이스 모델에서 예측하여 나온 결과 값을 스태킹 모델에 입력으로 하여 다시 모델을 학습시키는 기법 - 베이스 모델: CNN, LSTM, GRU 모델 사용 - 베이스 모델에서 예측한 결과 값을 입력으로 하여 Fully-Connected Layer로 구성된 스태킹 모델 학습

Accuracy

Data	Model	Accuracy
URL	CNN	0.9355
	LSTM	0.9685
	GRU	0.96
	Stacking	0.9715
DGA	CNN	0.9337
	LSTM	0.9552
	GRU	0.9501
	Stacking	0.959

Version

tensorflow 1.13.1
keras 2.2.4