論文の概要: DNS based In-Browser Cryptojacking Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04685v1
- Date: Tue, 10 May 2022 05:40:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-05-14 18:30:31.720907
- Title: DNS based In-Browser Cryptojacking Detection
- Title（参考訳）: DNSベースのブラウザ内暗号ジャック検出
- Authors: Rohit Kumar Sachan, Rachit Agarwal, Sandeep Kumar Shukla
- Abstract要約: 暗号ジャッキングに関わるDNの時間的・行動的側面について検討する。
機械学習(ML)アルゴリズムを時間的に異なる粒度でトレーニングするためにそれらを使用します。
類似性分析により、暗号化されたDNと、すでに知られている他の悪意のあるDNとの間には、最小限のばらつきが明らかになる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.073023169349087
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The metadata aspect of Domain Names (DNs) enables us to perform a behavioral
study of DNs and detect if a DN is involved in in-browser cryptojacking. Thus,
we are motivated to study different temporal and behavioral aspects of DNs
involved in cryptojacking. We use temporal features such as query frequency and
query burst along with graph-based features such as degree and diameter, and
non-temporal features such as the string-based to detect if a DNs is suspect to
be involved in the in-browser cryptojacking. Then, we use them to train the
Machine Learning (ML) algorithms over different temporal granularities such as
2 hours datasets and complete dataset. Our results show DecisionTrees
classifier performs the best with 59.5% Recall on cryptojacked DN, while for
unsupervised learning, K-Means with K=2 perform the best. Similarity analysis
of the features reveals a minimal divergence between the cryptojacking DNs and
other already known malicious DNs. It also reveals the need for improvements in
the feature set of state-of-the-art methods to improve their accuracy in
detecting in-browser cryptojacking. As added analysis, our signature-based
analysis identifies that none-of-the Indian Government websites were involved
in cryptojacking during October-December 2021. However, based on the resource
utilization, we identify 10 DNs with different properties than others.
- Abstract（参考訳）: ドメイン名(DN)のメタデータの側面により、DNの振る舞いを解析し、DNがブラウザ内暗号ジャックに関与しているかどうかを検出することができる。
そこで我々は,暗号ジャッキングに関わるDNの時間的・行動的側面の異なる側面を研究する動機がある。
問合せ頻度や問合せバーストなどの時間的特徴と、度数や直径などのグラフに基づく特徴と、文字列ベースのような非時間的特徴を用いて、DNがブラウザ内暗号ジャックに関与していると思われるかどうかを検出する。
次に、2時間データセットや完全なデータセットなど、さまざまな時間的粒度の機械学習(ML)アルゴリズムをトレーニングするためにそれらを使用します。
以上の結果から,decisivetrees分類器が59.5%のリコール率で最良であるのに対し,教師なし学習ではk=2のk-meansが最良であることが示された。
類似性分析により、暗号化されたDNと、すでに知られている他の悪意のあるDNとの間の最小限のばらつきが明らかになる。
また、ブラウザ内暗号化検出の精度を向上させるために、最先端のメソッドの機能セットを改善する必要性も明らかにしている。
分析の結果、インド政府のwebサイトは2021年10月から12月の間に暗号化に関わっていなかったことがわかりました。
しかし,資源利用量から異なる特性を持つ10個のDNを同定した。
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