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虚拟主机二级域名系统
本系统专为虚拟主机站长提供,没有服务器,依然可以为你的用户提供免费二级域名,更可以增长的你网站排名,本程序是一套完善的二级域名程序,你可以随意修改界面风格,确保你的个性化:) 更新说明: 支持WAP转发 正式启用不良信息的二级域名自动锁定(可锁定绝大部分非法转向) 正式启用闲置域名删除功能 智能防同一IP恶意注册 优化IP记录问题,在没有写权限时自动过滤错误 修正在Firefox下的DIV+CSS结构兼容性问题 修正部分注册验证JS的问题 优化HTML代码格式 修 改WHOIS.ASP为根域名
所属分类:
Web开发
发布日期:2009-07-04
文件大小:104kb
提供者:
andywuchitao
linux防止恶意解析
防止域名恶意解析到本地 ServerAdmin 管理员邮箱(随意,自己的邮箱) DocumentRoot "/var/www/html/" ServerName *
所属分类:
Linux
发布日期:2011-10-20
文件大小:716byte
提供者:
csfly3
CNCERT安全报告中的恶意域名收集整理的黑名单
从CNCERT主页上抠下来的恶意域名 2012年3月12日起至2012年6月10日 1000多个恶意域名 原报告中指出这些域名与*,仿冒和僵尸程序有关 这些域名每周出一次,原文是: “依据《中国互联网域名管理办法》和《*和僵尸网络监测与处置机制》等相关法律法规的规定,本周 ANVA 在中国电信等基础电信运营企业以及第一主机、东南融通、广东7金万邦、互易科技、花生壳、江苏邦宁、上海有孚、时代互联、万网、西部数码、西维数码、希网、厦门易名、新网互联、新网数码等域名注册服务机构的配合和支持下,并
所属分类:
网络攻防
发布日期:2012-06-25
文件大小:32kb
提供者:
smallroom_1988
切割一级域名的小程序(C++实现)
使用栈的思想实现的切割一级域名。头文件中包含了所有的域名结尾百余个。保证了一级域名切割的准确性。使用该方法可以准确的切割一些恶意域名.(例如baidu.com.xxx.uk)。 输入为域名,输出为切割后的一级域名。 适合运维人员配合脚本使用(例如whois查询)
所属分类:
C++
发布日期:2012-08-27
文件大小:2kb
提供者:
xingzichen
域名监控工具
一个域名监控小工具,域名不可访问时会向指定的邮箱发送邮件,开放源码,拒绝添加恶意代码。
所属分类:
C#
发布日期:2012-11-08
文件大小:50kb
提供者:
coolboyzbq
FFSN技术白皮书
恶意域名是指被网络犯罪人员注册的,用于发起网络攻击或其它违法犯罪活动的互联网域名。
所属分类:
管理软件
发布日期:2012-11-14
文件大小:3mb
提供者:
kris_feng
非法域名恶意指向处理方法
托管、租用服务器被非法域名恶意指向,工信部扫描到之后,也会对该主机进行处罚,这样就会带来无畏的损失,但任何一台主机,目前都无法避免这个现象,作为主机的主人,应该如何保护自己的服务器不受此类问题的干扰呢?
所属分类:
网络安全
发布日期:2013-06-06
文件大小:68kb
提供者:
u010722606
Windows独享主机被非法域名恶意指向的操作
Windows独享主机被非法域名恶意指向,工信部扫描到之后,也会对该主机进行处罚,这样就会带来无畏的损失,但任何一台主机,目前都无法避免这个现象,作为主机的主人,应该如何保护自己的服务器不受此类问题的干扰呢?
所属分类:
网络安全
发布日期:2018-05-07
文件大小:68kb
提供者:
wtuddd001
基于词法特征的恶意域名快速检测算法.pdf
针对互联网中恶意域名攻击事件频发,现有域名检测方法实时性不强的问题,提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根据恶意域名的特点,首先将所有待测域名按照长度进行正则化处理后赋予权值;然后利用聚类算法将待测域名划分成多个小组,并利用改进的堆排序算法按照组内权值
所属分类:
讲义
发布日期:2019-05-13
文件大小:1mb
提供者:
mirna
Python-基于页面关联关系的非法域名分析与挖掘系统
基于页面关联关系的非法域名分析与挖掘系统。旨在通过域名多元信息对域名进行精准画像,进而分析抽象获取非法域名相关特征,使用基于决策树的机器学习模型进行域名性质判定。通过多过程多方式进行恶意域名挖掘
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-10
文件大小:6mb
提供者:
weixin_39840387
恶意域名挖掘与分析系统的设计与实现.caj
恶意域名挖掘与分析系统的设计与实现,为大家提供了恶意域名挖掘的思路方法,以及系统开发的设计实现方式方法,全面的阐述了恶意域名的挖掘发现方式,为大家在恶意域名挖掘的工作中提供技术参考。
所属分类:
网络安全
发布日期:2019-12-20
文件大小:4mb
提供者:
shiboy2008
QQ业务一卡通加补单源码防止恶意提交源码程序/点卡平台/制作.zip
本程序由雲鹏网络建站中心开发 后台地址:你的域名加/manage 后台账号admin 密码admin123
所属分类:
其它
发布日期:2019-07-05
文件大小:613kb
提供者:
weixin_39841848
2020最新域名防封技术.docx
有许多网友在推广自己产品的网站和是推广链接的时候,常常会发现运行的好好的网站链接突然就被封了,其中原因可能是网站的内容触犯了微信的规则,但是还有很大的一部分被同行恶意投诉举报,最后导致我们的域名链接被屏蔽了,辛辛苦苦维护的网站就这样被腾讯屏蔽了,放弃??不甘心!!于是很多朋友想到了域名防封的,网络上有许多微信域名防封的,甚至还有一些打着包票说百分之百的防封,在这里,我要提醒大家,防封只是一个防护的手段,只能使域名和落地页的寿命延长,减少这一部分的浪费和成本。
所属分类:
Web服务器
发布日期:2020-06-02
文件大小:15kb
提供者:
mkapi01
利用.Htaccess阻止IP恶意攻击网站,禁止指定域名访问,禁止机器爬虫,禁止盗链
本文主要介绍了如何利用.Htaccess解决IP恶意攻击,指定域名阻挡访问,使用.Htaccess禁止机器爬虫,使用.Htaccess禁止盗链的方法
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-09
文件大小:59kb
提供者:
weixin_38707192
Apache禁止域名恶意指向网站的方法
默认网站是可以通过ip访问的,所以可能会有些恶意的域名指向你的网站,下面与大家分享下Apache如何禁止域名恶意指向,比较实用,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-15
文件大小:26kb
提供者:
weixin_38716519
关闭nginx空主机头 防止nginx空主机头及恶意域名指向
nginx的默认配置中的虚拟主机允许用户通过IP访问,或者通过未设置的域名访问,比如有人恶意把他自己的域名指向了你的ip,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-30
文件大小:33kb
提供者:
weixin_38691199
cloudopt-adblocker:Cloudopt AdBlocker是基于AdguardBrowserExtension和Cloudopt自行开发的云信誉评估技术的浏览器扩展,可保护您的安全,防止跟踪,恶意域名,过滤横幅广告,弹出广告
Cloudopt AdBlocker Cloudopt AdBlocker是基于AdguardBrowserExtension和Cloudopt自行开发的云信誉评估技术的浏览器扩展,可保护您的安全性,防止跟踪,恶意域名,过滤横幅广告,弹出广告等。 可以做: 屏蔽普通广告。 加快页面加载,节省带宽,阻止广告和弹出窗口。 阻止各种间谍软件,广告软件和拨号安装程序。 通过阻止常见的第三方跟踪系统来保护您的隐私。 保护您免受恶意和网络钓鱼攻击。 保护您的计算机不受挖掘脚本的攻击。 防止脚
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-30
文件大小:860kb
提供者:
weixin_42120541
基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测模型
考虑到基于深度学习的恶意域名检测方法计算开销大,难以有效应用于真实网络场景域名检测实际,设计了一种基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测算法。该模型使用可分离卷积结构,能够对卷积过程中的每一个输入通道进行深度卷积,然后对所有输出通道进行逐点卷积,在不减少卷积特征提取效果的情况下,有效减少卷积过程的参数量,实现更加快速的卷积过程并不降低模型的准确性。同时,为了减轻模型训练过程中正负样本数量不平衡与样本难易程度不平衡的情况对模型分类准确率的影响,引入了一种聚焦损失函数。所提算法在公开数据集上与 3 种典
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38664989
基于组合分类器的恶意域名检测技术
域名系统是互联网中不可或缺的关键基础服务,难以避免遭到不法分子的滥用。在研究僵尸网络和DGA恶意域名应用的基础上,比较了当前主流的恶意域名检测技术,提出了基于组合分类器的恶意域名检测技术框架。该技术框架以支持向量机为主分类器,融合了朴素贝叶斯分类器模型和其他统计特征。实验数据表明,该技术框架在离线训练时长、对未知DGA恶意域名家族的检测能力方面表现优秀,可以较好地满足运营商大网环境下对恶意域名的检测分析要求。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-19
文件大小:781kb
提供者:
weixin_38557515
基于AGD的恶意域名检测
提出了一种聚类和分类算法相结合的恶意域名检测思路,首先通过聚类关联,辨识出同一域名生成算法(DGA,domain generation algorithm)或其变体生成的域名,然后分别提取每一个聚类集合中算法生成域名(AGD,algorithmically generated domain)的TTL、解析IP分布、归属、whois的更新、完整性及域名的活动历史特征等,利用 SVM 分类器过滤出其中的恶意域名。实验表明,该算法在不需要客户端查询记录信息的情况下即可实现准确率为 98.4%、假阳性为
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-14
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38547532
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