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摘 要：针对网络安全领域的现状，提出一种基于分布式爬虫与混合检测引擎的恶意网站识别系统，该系统通过多层架构实现从DNS原始日志分析、域名检测、恶意域名管理的全流程管控。系统构建分布式爬虫集群，创新性地设计权重关键词规则库与AI分析相结合的检测机制，快速、高效、准确地分析恶意网站，为主动式网络安全防护提供新思路。
关键词：DNS日志；恶意网站检测；网络爬虫；关键词匹配；AI；图片识别
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.09.009
前言
随着互联网技术的迅猛发展和数字化转型的加速推进，网络安全已成为现代信息社会中不可或缺的重要组成部分，网络安全不仅关系到数据的安全性和隐私保护，还直接影响到业务的连续性和企业的声誉。这些恶意网站存活时间极短，通常仅持续数小时甚至几分钟，传统的被动防御机制难以应对。
传统的网络安全防御方案大多依赖黑名单机制和特征库匹配，即通过已知的威胁情报来识别并阻止潜在的攻击行为。尽管这种方法在一定程度上能够有效抵御已知威胁，但面对新型或变种的恶意网站时，其局限性尤为突出。首先，黑名单更新速度滞后于实际威胁的变化，导致新出现的恶意网站无法被及时识别和拦截。其次，基于特征匹配的方式对未知威胁的检测能力有限，容易被规避。此外，被动防护方案缺乏预见性和主动性，难以在威胁发生之前进行有效的防范和预警。因此，现有方案在应对快速变化的恶意网站威胁时显得力不从心，亟需一种更加智能、高效的解决方案。
针对上述问题，结合运营商自身具备的强大数据采集能力，特别是DNS日志数据的丰富资源，本文提出了一种创新性的主动防御方案。该方案充分利用了DNS解析过程中产生的海量日志数据，并借助先进的AI技术对其进行深度挖掘与分析，从而实现对恶意网站的实时监测与快速识别。这种基于DNS日志与AI技术相结合的方法具有多重优势：一是能够显著提高恶意网站的识别精度与时效性，二是减少了对传统黑名单和特征库的依赖，三是增强了对未知威胁的预测和防范能力。综上所述，这一创新方案不仅弥补了现有防御机制的不足，还为构建更加健壮、智能的网络安全防护体系提供了新的思路和技术手段。
