基于AI与DNS日志分析的威胁网站检测方案设计与实战

01 架构方案

在构建一套基于DNS日志分析的恶意域名识别检测系统时，系统通过分析DNS日志信息，提取待检测的域名数据，并利用爬虫技术对相关域名对应的网页内容进行抓取。随后，对原始页面数据进行清洗、去噪和标准化处理，从中提取出可用于分析的关键特征信息，如文本内容、页面结构、链接关系等。

接着，系统基于预先训练的人工智能模型，对输入数据进行自动化分析与判断，识别域名是否具有恶意行为，以实现高效、准确的威胁检测。最终，系统将检测结果进行持久化存储，形成恶意域名库，支持后续的查询、管理与对外赋能，为网络安全防护提供实时、动态的威胁情报支撑。

方案的整体架构如图1所示。

图1 整体架构

方案的设计思路如图2所示。

图2 方案的设计思路

a) DNS日志分析 基于每日采集的DNS日志，对原始日志信息进行解析与处理，提取出相关的域名信息。同时，将提取结果与历史域名数据库进行比对，识别出当日新增的域名，为后续分析提供基础数据支持。

b) 域名信息采集及处理 针对每日识别出的新增域名，将其与白名单库匹配，过滤获取未知域名信息。随后，利用爬虫技术自动抓取其对应的网页内容，并对获取的页面数据进行清洗、去噪和标准化处理，从中提取关键特征信息（如文本内容、链接结构、页面行为等），为恶意行为分析提供高质量输入。

c) 域名分析检测 通过多种检测模型相结合的方式，对页面信息以及域名信息进行分析，判断其是否为威胁网站。同时，综合分析不同检测模型的输出结果，并对威胁网站类型进行分类、添加置信度等级等信息，以支撑不同场景下的应用需求。

d) 威胁域名管理 将最终判定为恶意的域名纳入恶意域名库，实现对外赋能与共享。同时，支持通过恶意域名反查其关联的IP地址，并进一步挖掘同一IP下是否存在其他恶意域名或潜在威胁，从而提升整体威胁感知与溯源能力。

02 详细设计

2.1 DNS日志分析设计方法

DNS日志分析的主要流程如图3所示。

图3 DNS日志分析流程

2.2 域名信息采集及处理涉及方法

域名信息采集及处理流程如图4所示。

图4 域名信息采集及预处理流程

2.3 域名分析检测设计方法

域名分析检测流程如图5所示。

图5 域名分析检测流程

2.4 威胁域名管理设计方法

威胁域名管理流程如图6所示。

图6 威胁域名管理流程

a) 情报服务设计 将分析识别出的恶意域名进行持久化存储，形成结构化的威胁情报数据库。原始数据存储于Hive、ES等数据库中。关联存储则使用Neo4j图数据库构建域名-IP的关联图谱：节点属性包含实体类型、属性值、更新时间；边属性记录关联强度，并支持通过Cypher语句实现多跳关系查询。

b) 同源域名分析设计 将已确认的恶意域名与HBase库中的域名-IP信息进行匹配，获取其对应的IP地址信息。随后，以该IP地址为线索，再次在HBase库的IP-域名信息中进行反向匹配，查找与该IP关联的其他域名。通过这种方式，可发现与恶意域名共用同一IP的潜在恶意域名，进一步拓展威胁发现范围。新获取的关联域名将作为新的输入源，重新注入到数据采集阶段，实现对恶意行为的持续追踪与深度挖掘。