論文の概要: DNS Tunneling: A Deep Learning based Lexicographical Detection Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06122v2
• Date: Sun, 14 Jun 2020 23:28:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 14:23:36.890395
• Title: DNS Tunneling: A Deep Learning based Lexicographical Detection Approach
• Title（参考訳）: DNSトンネル: 深層学習に基づく語彙検出手法
• Authors: Franco Palau, Carlos Catania, Jorge Guerra, Sebastian Garcia, and Maria Rigaki
• Abstract要約: DNS Tunnelingは、マルウェアに感染したマシンとの双方向通信を確立するためにそれを利用するハッカーにとって魅力的なものだ。 本稿では,アーキテクチャの複雑さを最小限に抑えた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく検出手法を提案する。 単純なアーキテクチャにもかかわらず、結果として得られたCNNモデルは、0.8%に近い偽陽性率でトンネル領域全体の92%以上を正しく検出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3701366534590496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Domain Name Service is a trusted protocol made for name resolution, but during past years some approaches have been developed to use it for data transfer. DNS Tunneling is a method where data is encoded inside DNS queries, allowing information exchange through the DNS. This characteristic is attractive to hackers who exploit DNS Tunneling method to establish bidirectional communication with machines infected with malware with the objective of exfiltrating data or sending instructions in an obfuscated way. To detect these threats fast and accurately, the present work proposes a detection approach based on a Convolutional Neural Network (CNN) with a minimal architecture complexity. Due to the lack of quality datasets for evaluating DNS Tunneling connections, we also present a detailed construction and description of a novel dataset that contains DNS Tunneling domains generated with five well-known DNS tools. Despite its simple architecture, the resulting CNN model correctly detected more than 92% of total Tunneling domains with a false positive rate close to 0.8%.
• Abstract（参考訳）: ドメイン名サービスは、名前解決のために作られた信頼されたプロトコルであるが、過去数年間、データ転送にそれを使うためのいくつかのアプローチが開発されてきた。 DNS Tunnelingは、DNSクエリ内にデータをエンコードし、DNSを介して情報交換を可能にする方法である。 この特徴はDNSトンネル法を利用してマルウェアに感染したマシンとの双方向通信を確立するハッカーにとって魅力的である。 本稿では,これらの脅威を迅速かつ正確に検出するために,アーキテクチャの複雑さを最小限に抑えた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく検出手法を提案する。 DNSトンネリング接続を評価するための品質データセットが不足しているため、よく知られた5つのDNSツールで生成されたDNSトンネリングドメインを含む新しいデータセットの詳細な構築と記述も提示する。 単純なアーキテクチャにもかかわらず、結果として得られたCNNモデルは、0.8%に近い偽陽性率でトンネル領域全体の92%以上を正しく検出した。

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