针对使用域名生成算法(DGA)产生的恶意域名隐蔽性强，传统机器学习检测算法提取特征复杂以及检测效率低下等问题，提出了基于随机森林算法和深度学习组合的恶意域名检测方法。对恶意域名数据集使用随机森林的方法增强特征，利用深度学习方法进行检测分类，识别正常域名和恶意域名，并与传统方法进行对比，实验表明实验所用的方法检测效果要好。
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