論文の概要: Optimized Random Forest Model for Botnet Detection Based on DNS Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11326v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 16:34:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 02:39:41.945948
• Title: Optimized Random Forest Model for Botnet Detection Based on DNS Queries
• Title（参考訳）: DNSクエリに基づくボットネット検出のための最適化ランダムフォレストモデル
• Authors: Abdallah Moubayed and MohammadNoor Injadat and Abdallah Shami
• Abstract要約: ドメイン名システム(DNS)プロトコルにはいくつかのセキュリティ脆弱性がある。 DNSベースのボットネット攻撃を検出するための有望なソリューションのひとつは、機械学習(ML)ベースのソリューションを採用することだ。 本稿では,対応するDNSクエリに基づいてボットネットを検出するためのMLベースのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.641714871787595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Domain Name System (DNS) protocol plays a major role in today's Internet as it translates between website names and corresponding IP addresses. However, due to the lack of processes for data integrity and origin authentication, the DNS protocol has several security vulnerabilities. This often leads to a variety of cyber-attacks, including botnet network attacks. One promising solution to detect DNS-based botnet attacks is adopting machine learning (ML) based solutions. To that end, this paper proposes a novel optimized ML-based framework to detect botnets based on their corresponding DNS queries. More specifically, the framework consists of using information gain as a feature selection method and genetic algorithm (GA) as a hyper-parameter optimization model to tune the parameters of a random forest (RF) classifier. The proposed framework is evaluated using a state-of-the-art TI-2016 DNS dataset. Experimental results show that the proposed optimized framework reduced the feature set size by up to 60%. Moreover, it achieved a high detection accuracy, precision, recall, and F-score compared to the default classifier. This highlights the effectiveness and robustness of the proposed framework in detecting botnet attacks.
• Abstract（参考訳）: ドメイン名システム(dns)プロトコルは、ウェブサイト名と対応するipアドレスの間で翻訳されるため、今日のインターネットにおいて重要な役割を果たす。 しかし、データの整合性とオリジン認証のプロセスが不足しているため、DNSプロトコルにはいくつかのセキュリティ脆弱性がある。 これはボットネットネットワーク攻撃など、様々なサイバー攻撃につながることが多い。 DNSベースのボットネット攻撃を検出するための有望なソリューションのひとつは、機械学習(ML)ベースのソリューションを採用することだ。 そこで,本稿では,対応するDNSクエリに基づいてボットネットを検出するためのMLベースのフレームワークを提案する。 具体的には、情報ゲインを特徴選択方法として、遺伝的アルゴリズム(GA)をハイパーパラメータ最適化モデルとして使用し、ランダムフォレスト(RF)分類器のパラメータをチューニングする。 提案フレームワークは最先端のTI-2016 DNSデータセットを用いて評価される。 実験の結果,提案した最適化フレームワークにより,機能セットのサイズが最大60%削減された。 さらに、デフォルトの分類器と比較して高い検出精度、精度、リコール、Fスコアを達成した。 これは、ボットネット攻撃検出における提案フレームワークの有効性と堅牢性を強調している。

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