論文の概要: Using Deep Learning to Detect Digitally Encoded DNA Trigger for Trojan Malware in Bio-Cyber Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11824v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 23:27:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-26 06:32:15.149252
• Title: Using Deep Learning to Detect Digitally Encoded DNA Trigger for Trojan Malware in Bio-Cyber Attacks
• Title（参考訳）: バイオサイバー攻撃におけるディープラーニングによるトロイの木馬のDNAトリガー検出
• Authors: Mohd Siblee Islam, Stepan Ivanov, Hamdan Awan, Jennifer Drohan, Sasitharan Balasubramaniam, Lee Coffey, Srivatsan Kidambi, Witty Sri-saan
• Abstract要約: この記事では、Deep Learning技術を使用して、バイオサイバー攻撃に対するDNAシークエンシングを保護します。 シークエンシングパイプラインで使用されるソフトウェアツールに埋め込まれたトロイの木馬のマルウェアを活性化するために、ペイロードをDNA配列にエンコードするハイブリッド攻撃シナリオを考察する。 その結果、コード化されたトリガデータに断片化暗号化とステガノグラフィを適用した後でも、このような新しいトロイの木馬攻撃シナリオにおいて、検出精度が100%近いことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0489474019962155
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This article uses Deep Learning technologies to safeguard DNA sequencing against Bio-Cyber attacks. We consider a hybrid attack scenario where the payload is encoded into a DNA sequence to activate a Trojan malware implanted in a software tool used in the sequencing pipeline in order to allow the perpetrators to gain control over the resources used in that pipeline during sequence analysis. The scenario considered in the paper is based on perpetrators submitting synthetically engineered DNA samples that contain digitally encoded IP address and port number of the perpetrators machine in the DNA. Genetic analysis of the samples DNA will decode the address that is used by the software trojan malware to activate and trigger a remote connection. This approach can open up to multiple perpetrators to create connections to hijack the DNA sequencing pipeline. As a way of hiding the data, the perpetrators can avoid detection by encoding the address to maximise similarity with genuine DNAs, which we showed previously. However, in this paper we show how Deep Learning can be used to successfully detect and identify the trigger encoded data, in order to protect a DNA sequencing pipeline from trojan attacks. The result shows nearly up to 100% accuracy in detection in such a novel Trojan attack scenario even after applying fragmentation encryption and steganography on the encoded trigger data. In addition, feasibility of designing and synthesizing encoded DNA for such Trojan payloads is validated by a wet lab experiment.
• Abstract（参考訳）: この記事では、Deep Learning技術を使用して、バイオサイバー攻撃に対するDNAシークエンシングを保護する。 本稿では,DNA配列にペイロードをエンコードしてシークエンシングパイプラインで使用されるソフトウェアツールに埋め込まれたTrojanマルウェアを活性化するハイブリッド攻撃シナリオについて考察する。 このシナリオは、デジタル符号化されたIPアドレスと、DNA内の加害者のマシンのポート番号を含む合成工学的なDNAサンプルを提出する加害者に基づく。 サンプルdnaの遺伝子解析は、ソフトウェアのトロイの木馬マルウェアがリモート接続を起動および起動するために使用するアドレスをデコードする。 このアプローチは、複数の加害者に対して、DNAシークエンシングパイプラインをハイジャックするための接続を作成することができる。 データを隠蔽する方法として、前述した真のDNAとの類似性を最大化するため、アドレスを符号化することで検出を回避できる。 しかし,本論文では,DNAシークエンシングパイプラインをトロイの木馬攻撃から保護するために,ディープラーニングを用いてトリガー符号化データの検出と識別を成功させる方法について述べる。 その結果、エンコードされたトリガーデータにフラグメンテーション暗号化とステガノグラフィを施した後でも、新たなトロイの木馬攻撃シナリオにおける検出精度は100%に近いものとなる。 さらに, 湿式実験により, トロイの木馬ペイロードのエンコードDNAの設計と合成の可能性について検証した。

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