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
18:00 | 22/09/2023
Do lưu giữ những thông tin quan trọng nên cơ sở dữ liệu thường nằm trong tầm ngắm của nhiều tin tặc. Ngày nay, các cuộc tấn công liên quan đến cơ sở dữ liệu để đánh cắp hay sửa đổi thông tin càng trở nên khó lường và tinh vi hơn, vì vậy việc quản lý cơ sở dữ liệu đặt ra những yêu cầu mới với các tổ chức, doanh nghiệp. Trong hệ thống phân tán, khi dữ liệu được phân mảnh và phân phối trên các vị trí khác nhau có thể dẫn đến khả năng mất toàn vẹn của dữ liệu. Thông qua sử dụng cây Merkle và công nghệ Blockchain ta có thể xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu. Trong bài viết này, nhóm tác giả sẽ trình bày các nghiên cứu về ứng dụng cây Merkle và công nghệ Blockchain để bảo đảm tính toàn vẹn dữ liệu cho cơ sở dữ liệu phân tán, đồng thời đảm bảo hiệu năng của hệ thống.
14:00 | 14/07/2023
Tại hội thảo kỹ thuật trong Triển lãm Truyền thông Không dây Quốc tế (IWCE) 2023, Qualcom giải thích cách 5G có thể làm cho các thành phố an toàn hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn, đồng thời giới thiệu giải pháp 5G sidelink. Bài viết tóm tắt một số tính năng nổi trội của giải pháp này.
09:00 | 23/05/2023
Cookie của trình duyệt đôi khi bị hỏng và không hoạt động như mong đợi, khiến các trang web tải không chính xác và thậm chí có thể bị lỗi. Khi điều này xảy ra, người dùng có thể khắc phục sự cố bằng cách xóa tất cả cookie ở mọi nơi, tất cả cùng một lúc hoặc có thể xóa cookie được liên kết với một trang web cụ thể. Đối với Microsoft Edge, việc xóa các cookie cụ thể yêu cầu phải đi sâu vào menu cài đặt (Settings).
16:00 | 13/02/2023
HTTP/3 là phiên bản chính thức thứ ba của Giao thức truyền siêu văn bản (HTTP), khác với những phiên bản trước đó sử dụng TCP, HTTP/3 sẽ chạy trên một giao thức mạng lớp vận chuyển gọi là QUIC, sử dụng UDP làm lớp truyền tải. Từ đánh giá về hiệu suất và độ tin cậy, HTTP/3 có một số ưu điểm nổi bật với các lợi ích bảo mật và quyền riêng tư, được coi là sự lựa chọn phù hợp cho tương lai, bên cạnh đó cũng có một số thách thức đáng chú ý. Bài viết này sẽ cung cấp đến độc giả về các lợi ích do HTTP/3 mang lại cùng một số lưu ý về bảo mật cần được xem xét.
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
Theo báo cáo năm 2022 về những mối đe doạ mạng của SonicWall, trong năm 2021, thế giới có tổng cộng 623,3 triệu cuộc tấn công ransomware, tương đương với trung bình có 19 cuộc tấn công mỗi giây. Điều này cho thấy một nhu cầu cấp thiết là các tổ chức cần tăng cường khả năng an ninh mạng của mình. Như việc gần đây, các cuộc tấn công mã độc tống tiền (ransomware) liên tục xảy ra. Do đó, các tổ chức, doanh nghiệp cần quan tâm hơn đến phương án khôi phục sau khi bị tấn công.
19:00 | 30/04/2024
