論文の概要: Analyzing the Real-World Applicability of DGA Classifiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11103v1
- Date: Fri, 19 Jun 2020 12:34:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 05:17:19.790424
- Title: Analyzing the Real-World Applicability of DGA Classifiers
- Title（参考訳）: DGA分類器の実世界適用性の解析
- Authors: Arthur Drichel, Ulrike Meyer, Samuel Sch\"uppen, Dominik Teubert
- Abstract要約: DGAによって生成されたドメインから良性ドメインを分離する新しい分類器を提案する。
分類性能を評価し, 説明可能性, 堅牢性, 学習速度, 分類速度について比較した。
新たに提案したバイナリ分類器は,他のネットワークによく適応し,タイムロバストであり,これまで知られていなかったDGAを識別することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0969191504482243
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Separating benign domains from domains generated by DGAs with the help of a
binary classifier is a well-studied problem for which promising performance
results have been published. The corresponding multiclass task of determining
the exact DGA that generated a domain enabling targeted remediation measures is
less well studied. Selecting the most promising classifier for these tasks in
practice raises a number of questions that have not been addressed in prior
work so far. These include the questions on which traffic to train in which
network and when, just as well as how to assess robustness against adversarial
attacks. Moreover, it is unclear which features lead a classifier to a decision
and whether the classifiers are real-time capable. In this paper, we address
these issues and thus contribute to bringing DGA detection classifiers closer
to practical use. In this context, we propose one novel classifier based on
residual neural networks for each of the two tasks and extensively evaluate
them as well as previously proposed classifiers in a unified setting. We not
only evaluate their classification performance but also compare them with
respect to explainability, robustness, and training and classification speed.
Finally, we show that our newly proposed binary classifier generalizes well to
other networks, is time-robust, and able to identify previously unknown DGAs.
- Abstract（参考訳）: バイナリ分類器の助けを借りてDGAが生成したドメインから良性ドメインを分離することは、有望なパフォーマンス結果を公開するためのよく研究された問題である。
対象の修復対策を可能にする領域を生成する正確なDGAを決定するためのマルチクラスタスクは、あまりよく研究されていない。
これらのタスクの最も有望な分類器を実際に選択することは、これまでの作業で解決されていない多くの疑問を提起する。
これには、どのネットワークでいつ、どのトラフィックをトレーニングするかという質問だけでなく、敵の攻撃に対する堅牢性を評価する方法も含まれている。
さらに、どの特徴が決定に繋がる分類器と、その分類器がリアルタイムに機能するかどうかは不明である。
本稿では,これらの問題に対処し,DGA検出分類器を実用化に近づけることに寄与する。
本稿では,2つのタスクごとに残差ニューラルネットワークに基づく1つの新しい分類器を提案し,それらを広く評価するとともに,従来提案されていた分類器を統一的に評価する。
分類性能を評価するだけでなく, 説明可能性, 堅牢性, 学習速度, 分類速度についても比較する。
最後に,新たに提案する二分分類器は他のネットワークによく適用でき,時間ロバストであり,未知のdgasを識別できることを示す。
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