Word embeddings is a well-known set of techniques widely used in natural language processing ( NLP ). This thesis explores the use of word embeddings in a new scenario. A vector space model ( VSM) for Internet domain names ( DNS) is created by taking core ideas from NLP techniques and applying them to real anonymized DNS log queries from a large Internet Service Provider ( ISP) . The main goal is to find semantically similar domains only using information of DNS queries without any other knowledge about the content of those domains. A set of transformations through a detailed preprocessing pipeline with eight specific steps is defined to move the original problem to a problem in the NLP field. Once the preprocessing pipeline is applied and the DNS log files are transformed to a standard text corpus, we show that state-of-the-art techniques for word embeddings can be successfully applied in order to build what we called a DNS-VSM (a vector space model for Internet domain names). Different word embeddings techniques are evaluated in this work: Word2Vec (with Skip-Gram and CBOW architectures), App2Vec (with a CBOW architecture and adding time gaps between DNS queries), and FastText (which includes sub-word information). The obtained results are compared using various metrics from Information Retrieval theory and the quality of the learned vectors is validated with a third party source, namely, similar sites service offered by Alexa Internet, Inc2 . Due to intrinsic characteristics of domain names, we found that FastText is the best option for building a vector space model for DNS. Furthermore, its performance (considering the top 3 most similar learned vectors to each domain) is compared against two baseline methods: Random Guessing (returning randomly any domain name from the dataset) and Zero Rule (returning always the same most popular domains), outperforming both of them considerably. The results presented in this work can be useful in many engineering activities, with practical application in many areas. Some examples include websites recommendations based on similar sites, competitive analysis, identification of fraudulent or risky sites, parental-control systems, UX improvements (based on recommendations, spell correction, etc.), click-stream analysis, representation and clustering of users navigation profiles, optimization of cache systems in recursive DNS resolvers (among others). Finally, as a contribution to the research community a set of vectors of the DNS-VSM trained on a similar dataset to the one used in this thesis is released and made available for download through the github page in [1]. With this we hope that further work and research can be done using these vectors.

La vectorización de palabras es un conjunto de técnicas bien conocidas y ampliamente usadas en el procesamiento del lenguaje natural ( PLN ). Esta tesis explora el uso de vectorización de palabras en un nuevo escenario. Un modelo de espacio vectorial ( VSM) para nombres de dominios de Internet ( DNS ) es creado tomando ideas fundamentales de PLN, l as cuales son aplicadas a consultas reales anonimizadas de logs de DNS de un gran proveedor de servicios de Internet ( ISP) . El objetivo principal es encontrar dominios relacionados semánticamente solamente usando información de consultas DNS sin ningún otro conocimiento sobre el contenido de esos dominios. Un conjunto de transformaciones a través de un detallado pipeline de preprocesamiento con ocho pasos específicos es definido para llevar el problema original a un problema en el campo de PLN. Una vez aplicado el pipeline de preprocesamiento y los logs de DNS son transformados a un corpus de texto estándar, se muestra que es posible utilizar con éxito técnicas del estado del arte respecto a vectorización de palabras para construir lo que denominamos un DNS-VSM (un modelo de espacio vectorial para nombres de dominio de Internet). Diferentes técnicas de vectorización de palabras son evaluadas en este trabajo: Word2Vec (con arquitectura Skip-Gram y CBOW) , App2Vec (con arquitectura CBOW y agregando intervalos de tiempo entre consultas DNS ), y FastText (incluyendo información a nivel de sub-palabra). Los resultados obtenidos se comparan usando varias métricas de la teoría de Recuperación de Información y la calidad de los vectores aprendidos es validada por una fuente externa, un servicio para obtener sitios similares ofrecido por Alexa Internet, Inc . Debido a características intrínsecas de los nombres de dominio, encontramos que FastText es la mejor opción para construir un modelo de espacio vectorial para DNS . Además, su performance es comparada contra dos métodos de línea base: Random Guessing (devolviendo cualquier nombre de dominio del dataset de forma aleatoria) y Zero Rule (devolviendo siempre los mismos dominios más populares), superando a ambos de manera considerable. Los resultados presentados en este trabajo pueden ser útiles en muchas actividades de ingeniería, con aplicación práctica en muchas áreas. Algunos ejemplos incluyen recomendaciones de sitios web, análisis competitivo, identificación de sitios riesgosos o fraudulentos, sistemas de control parental, mejoras de UX (basada en recomendaciones, corrección ortográfica, etc.), análisis de flujo de clics, representación y clustering de perfiles de navegación de usuarios, optimización de sistemas de cache en resolutores de DNS recursivos (entre otros). Por último, como contribución a la comunidad académica, un conjunto de vectores del DNS-VSM entrenado sobre un juego de datos similar al utilizado en esta tesis es liberado y hecho disponible para descarga a través de la página github en [1]. Con esto esperamos a que más trabajos e investigaciones puedan realizarse usando estos vectores.