論文の概要: Reliable Detection of Compressed and Encrypted Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17059v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 13:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 23:07:10.446776
• Title: Reliable Detection of Compressed and Encrypted Data
• Title（参考訳）: 圧縮・暗号化データの信頼性検出
• Authors: Fabio De Gaspari, Dorjan Hitaj, Giulio Pagnotta, Lorenzo De Carli, Luigi V. Mancini
• Abstract要約: ランサムウェア検出、法医学、データ分析は、暗号化されたデータの断片を確実に識別する手法を必要とする。 現在のアプローチでは、エントロピー推定などのバイトレベルの分布から得られた統計を使用して、暗号化された断片を識別する。 現代のコンテンツタイプでは、データ分散を均一な分布に近づける圧縮技術を使用している。 本稿では、大規模で標準化されたデータセット上での既存の統計的テストを比較し、現在のアプローチが暗号化データと圧縮データを一貫して区別できないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3439502310822147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Several cybersecurity domains, such as ransomware detection, forensics and data analysis, require methods to reliably identify encrypted data fragments. Typically, current approaches employ statistics derived from byte-level distribution, such as entropy estimation, to identify encrypted fragments. However, modern content types use compression techniques which alter data distribution pushing it closer to the uniform distribution. The result is that current approaches exhibit unreliable encryption detection performance when compressed data appears in the dataset. Furthermore, proposed approaches are typically evaluated over few data types and fragment sizes, making it hard to assess their practical applicability. This paper compares existing statistical tests on a large, standardized dataset and shows that current approaches consistently fail to distinguish encrypted and compressed data on both small and large fragment sizes. We address these shortcomings and design EnCoD, a learning-based classifier which can reliably distinguish compressed and encrypted data. We evaluate EnCoD on a dataset of 16 different file types and fragment sizes ranging from 512B to 8KB. Our results highlight that EnCoD outperforms current approaches by a wide margin, with accuracy ranging from ~82 for 512B fragments up to ~92 for 8KB data fragments. Moreover, EnCoD can pinpoint the exact format of a given data fragment, rather than performing only binary classification like previous approaches.
• Abstract（参考訳）: ランサムウェア検出、法医学、データ分析などのいくつかのサイバーセキュリティドメインは、暗号化されたデータの断片を確実に識別する手法を必要とする。 一般に、現在のアプローチでは、暗号化された断片を識別するために、エントロピー推定のようなバイトレベルの分布に由来する統計を用いる。 しかし、現代のコンテンツタイプでは、データ分布を均一な分布に近づける圧縮技術を用いている。 その結果、データセットに圧縮データが現れると、現在のアプローチでは信頼性の低い暗号化検出性能が得られる。 さらに,提案手法は通常,少数のデータ型とフラグメントサイズで評価されるため,実用性の評価が困難である。 本稿では, 大規模で標準化されたデータセットにおける既存の統計的テストを比較し, 大規模および大規模の断片サイズにおいて, 暗号化されたデータと圧縮されたデータを常に区別できないことを示す。 これらの欠点に対処し、圧縮および暗号化されたデータを確実に識別できる学習ベースの分類器であるEnCoDを設計する。 我々は512Bから8KBまでの16種類のファイルタイプとフラグメントサイズのデータセット上でEnCoDを評価する。 以上の結果から,EnCoD は 512B フラグメントの 82 から 8KB のデータフラグメントの 92 までの精度で,現在のアプローチよりも高い性能を示した。 さらに、EnCoDは、以前のアプローチのようにバイナリ分類のみを実行するのではなく、与えられたデータフラグメントの正確なフォーマットを特定できる。

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