論文の概要: Inline Detection of DGA Domains Using Side Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05703v1
• Date: Thu, 12 Mar 2020 11:00:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 15:24:33.699016
• Title: Inline Detection of DGA Domains Using Side Information
• Title（参考訳）: サイド情報を用いたDGAドメインのインライン検出
• Authors: Raaghavi Sivaguru, Jonathan Peck, Femi Olumofin, Anderson Nascimento and Martine De Cock
• Abstract要約: ドメイン生成アルゴリズム(DGA)は擬似ランダムドメイン名を生成する一般的な方法である。 近年,機械学習に基づくシステムはDGAの検出に広く利用されている。 我々は、ドメイン名自体よりも敵が操作しにくいサイド情報を用いて、DGA検出のための最先端のディープラーニング・ランダム・フォレスト(RF)分類器を訓練し、評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.253305460558346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Malware applications typically use a command and control (C&C) server to manage bots to perform malicious activities. Domain Generation Algorithms (DGAs) are popular methods for generating pseudo-random domain names that can be used to establish a communication between an infected bot and the C&C server. In recent years, machine learning based systems have been widely used to detect DGAs. There are several well known state-of-the-art classifiers in the literature that can detect DGA domain names in real-time applications with high predictive performance. However, these DGA classifiers are highly vulnerable to adversarial attacks in which adversaries purposely craft domain names to evade DGA detection classifiers. In our work, we focus on hardening DGA classifiers against adversarial attacks. To this end, we train and evaluate state-of-the-art deep learning and random forest (RF) classifiers for DGA detection using side information that is harder for adversaries to manipulate than the domain name itself. Additionally, the side information features are selected such that they are easily obtainable in practice to perform inline DGA detection. The performance and robustness of these models is assessed by exposing them to one day of real-traffic data as well as domains generated by adversarial attack algorithms. We found that the DGA classifiers that rely on both the domain name and side information have high performance and are more robust against adversaries.
• Abstract（参考訳）: マルウェアアプリケーションは通常、コマンドとコントロール(C&C)サーバを使用して、悪意のあるアクティビティを実行するボットを管理する。 ドメイン生成アルゴリズム(DGA)は、感染したボットとC&Cサーバ間の通信を確立するために使用できる擬似ランダムドメイン名を生成する一般的な方法である。 近年,機械学習に基づくシステムはDGAの検出に広く利用されている。 文献では、予測性能の高いリアルタイムアプリケーションにおいて、DGAドメイン名を検出できる最先端の分類器がいくつか知られている。 しかし、これらのDGA分類器は、DGA検出分類器を避けるためにドメイン名を意図的に作っている敵攻撃に対して非常に脆弱である。 本研究は,敵攻撃に対するDGA分類器の強化に焦点を当てる。 そこで我々は,ドメイン名自体よりも敵が操作しづらい側面情報を用いて,DGA検出のための最先端のディープラーニング・ランダム森林分類器を訓練し,評価する。 さらに、サイド情報特徴が選択され、実際に容易に入手でき、インラインDGA検出が可能となる。 これらのモデルの性能とロバスト性は、敵攻撃アルゴリズムによって生成された領域と同様に、実交通データの1日に露呈することで評価される。 ドメイン名と側情報の両方に依存するDGA分類器は高い性能を有し、敵に対してより堅牢であることがわかった。

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