Tóm tắt - Trong những năm gần đây, nhiều phần mềm độc hại sử dụng thuật toán sinh tên miền tạo ra lượng lớn các tên miền để duy trì cơ sở hạ tầng mạng ra lệnh và điều khiển (C&C). Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một cách tiếp cận để phát hiện tên miền độc hại bằng phương pháp học máy. Cách tiếp cận này sử dụng thuật toán Viterbi và tập từ điển để trích xuất các đặc trưng của tên miền. Cách tiếp cận được thể hiện bằng cách sử dụng một lượng lớn các tên miền hợp pháp và một lượng lớn tên miền độc hại được tạo ra bằng thuật toán sinh tên miền. Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra tính hiệu quả của phương pháp.
|
REFERENCES [1]. Hà Quang Thụy, Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, “Giáo trình khai phá dữ liệu”, VNU Publishing, 2013. [2]. Moran Baruch, “DGA Detection Using Machine Learning Methods”, Master Thesis, University of Jyväskylä, 2016. [3]. Thomas Edgar and David Manz, “Research Methods for Cyber Security”, Syngress, 2017. [4]. Xingguo Li, Junfeng Wang, and Xiao song Zhang, “Botnet Detection Technology Based on DNS”, Future Internet 2017, 9, 55. [5]. Michael Sikorski, Andrew Honig, “Practical Malware Analysis: The Hands-On Guide to Dissecting Malicious Software”, No Starch Press, 2012. [6]. Konrad Rieck, Philipp Trinius, Carsten Willems, and Thorsten Holz, “Automatic Analysis of Malware Behavior using Machine Learning”, 2011. [7]. Daisuke Miyamoto, Hiroaki Hazeyama, Youki Kadobayashi, “An Evaluation of Machine Learning-based Methods for Detection of Phishing Sites”, 2017. [8]. Jasper Abbink, “Popularity-based Detection of Domain Generation Algorithms, Master Thesis”, Delft University of Technology, 2017. [9]. Christopher M. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Springer Science, 2006. [10]. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, “Deep Learning”, MIT Press book, 2016. [11]. M. Namazifar, Y. Pan, “Research Spotlight: Detecting Algorithmically Generated Domains”, Cisco, 2015. [12]. Enoch Agyepong, William J. Buchanan, Kevin Jones, “Detection of Algorithmically Generated Malicious Domain”, Conference: 6th International Conference of Advanced Computer Science & Information Technology, 2018. [13]. M. Antonakakis, R. Perdisci, Y. Nadji, N. Vasiloglou II, S. Abu-Nimeh, W. Lee, and D. Dagon, “From Throw-Away Traffic to Bots: Detecting the Rise of DGA-Based Malware”. In USENIX security symposium Vol. 12, 2012. [14]. S. Yadav, A.K.K Reddy, A.L. Reddy, and S. Ranjan, (2010, November). “Detecting Algorithmically generated malicious domain names”. In Proceedings of the 10th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement pp. 48-61. ACM. [15]. G. Zhao, K. Xu, L. Xu, and B. Wu, (2015). “Detecting APT Malware Infections Based on Malicious DNS and Traffic A nalysis”. IEEE Access, 3, pp. 1132-1142, 2015. [16]. N. Goodman, “A Survey of Advances in Botnet Technologies”. arXiv preprint arXiv:1702.01132, 2017. [17]. V. Oujezsky, T. Horvath, and V. Skorpil, “Botnet C&C Traffic and Flow Lifespans Using Survival Analysis”. International Journal of Advances in Telecommunications, Electrotechnics, Signals and Systems, 6(1), pp. 38-44, 201. [18]. R. Sharifnya, and M. Abadi, DFBotKiller: “Domain-flux botnet detection based on the history of group activities and failures in DNS traffic”. Digital Investigation, 12, pp. 15-26, 2015. [19]. Kotsiantis, Sotiris B., I. Zaharakis, and P. Pintelas. “Supervised machine learning: A review of classification techniques”. (2007): 3-24. [20]. A. Chailytko, and A. Trafimchuk, “DGA clustering and analysis: mastering modern, evolving threats”, 2015. [21]. L. Bilge, E. Kirda, C. Kruegel, and M. Balduzzi, “Finding Malicious Domains Using Passive DNS Analysis”, In Ndss, 2011. [22]. J. Kwon, J. Lee, H. Lee and A Perrig, PsyBoG: “A scalable botnet detection method for large-scale DNS traffic, Computer Networks”, 97, pp. 48-73, 2016. [23]. J. Lee, and H. Lee, “GMAD: Graph-based Malware Activity Detection by DNS traffic analysis”, Computer Communications, 49, 33-47, 2014. [24]. R. Sharifnya, and M. Abadi, “DFBotKiller: Domain-flux botnet detection based on the history of group activities and failures in DNS traffic”, Digital Investigation, 12, pp. 15-26, 2015. [25]. Yu Fu, Lu Yu, Richard Brooks, “Poster: Zero-day Botnet Domain Generation Algorithm (DGA) Detection using Hidden Markov Models (HMMs)”, 38th IEEE Symposium on Security and Privacy, 2017. [26]. Tianyu Wang, Li-Chiou Ch, “Detecting Algorithmically Generated Domains Using Data Visualization and N-Grams Methods”, Proceedings of Student-Faculty Research Day, 2017. [27]. Jonathan Woodbridge, Hyrum S. Anderson, Anjum Ahuja, and Daniel Grant, “Predicting Domain Generation Algorithms with Long Short-Term Memory Networks”, arXiv:1611.00791, 2016. |
Thông tin trích dẫn: Hieu Ho Duc, Dr. Huong Ho Van, "Technical research of detection algorithmically generated malicious domain names using machine learning methods", Nghiên cứu khoa học và công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin, Tạp chí An toàn thông tin, Vol. 07, pp. 37 - 43, No. 01, 2018.
Hieu Ho Duc, Dr. Huong Ho Van
08:00 | 15/06/2018
13:00 | 06/04/2018
09:00 | 23/03/2020
09:00 | 28/05/2020
08:00 | 15/07/2019
17:00 | 18/12/2023
Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện diện trong mọi lĩnh vực của đời sống con người, từ kinh tế, giáo dục, y khoa cho đến những công việc nhà, giải trí hay thậm chí là trong quân sự. Học máy là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học. Do đó, vấn đề đảm bảo tính riêng tư trong ứng dụng phương pháp học sâu đang là một vấn đề được quan tâm hiện nay.
15:00 | 24/10/2023
Google cho biết đang thử nghiệm tính năng “IP Protection” mới cho trình duyệt Chrome để nâng cao quyền riêng tư của người dùng bằng cách che giấu địa chỉ IP của họ bằng máy chủ proxy.
10:00 | 15/09/2023
Thư rác hay email spam là một vấn nạn lớn hiện nay, chúng đã xuất hiện từ rất lâu cùng với sự phát triển của Internet và không chỉ gây phiền nhiễu, tốn thời gian mà còn có thể chứa một số nội dung nguy hiểm. Ước tính có tới 94% phần mềm độc hại được phân phối dưới dạng email spam, một số nguy cơ tiềm ẩn khác bao gồm phần mềm gián điệp, lừa đảo và mã độc tống tiền. Trong bài viết này sẽ thông tin đến bạn đọc cách nhận biết thư rác và ngăn chặn thư rác không mong muốn.
09:00 | 05/06/2023
Tấn công tiêm lỗi (Fault Injection Attack - FIA) là loại tấn công chủ động, giúp tin tặc xâm nhập vào các thiết bị điện tử, mạch tích hợp cũng như các thiết bị mật mã nhằm thu được khóa bí mật và đánh cắp thông tin. Tiêm lỗi có thể được thực hiện trong cả phần cứng và phần mềm. Bài báo này nhóm tác giả sẽ trình bày về các kỹ thuật, công cụ được thực hiện trong FIA.
08:00 | 11/01/2024 | Chính sách - Chiến lược
09:00 | 10/01/2024 | Giải pháp khác
09:00 | 05/01/2024|Chính sách - Chiến lược
09:00 | 05/01/2024|An ninh – Quốc Phòng
Lược đồ chữ ký số dựa trên hàm băm là một trong những lược đồ chữ ký số kháng lượng tử đã được Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Mỹ (NIST) chuẩn hóa trong tiêu chuẩn đề cử FIPS 205 (Stateless Hash Based Digital Signature Standard) vào tháng 8/2023. Bài báo này sẽ trình bày tổng quan về sự phát triển của của lược đồ chữ ký số dựa trên hàm băm thông qua việc phân tích đặc trưng của các phiên bản điển hình của dòng lược đồ chữ ký số này.
09:00 | 01/04/2024
Những ngày gần đây, liên tục các kênh YouTube với lượng người theo dõi lớn như Mixigaming với 7,32 triệu người theo dõi của streamer nổi tiếng Phùng Thanh Độ (Độ Mixi) hay Quang Linh Vlogs - Cuộc sống ở Châu Phi với 3,83 triệu người theo dõi của YouTuber Quang Linh đã bị tin tặc tấn công và chiếm quyền kiểm soát.
10:00 | 22/04/2024
