論文の概要: Detecting Algorithmically Generated Domains Using a GCNN-LSTM Hybrid Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03445v1
• Date: Sat, 6 Aug 2022 05:15:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 14:20:42.453533
• Title: Detecting Algorithmically Generated Domains Using a GCNN-LSTM Hybrid Neural Network
• Title（参考訳）: GCNN-LSTMハイブリッドニューラルネットワークによるアルゴリズム生成領域の検出
• Authors: Zheng Wang
• Abstract要約: ドメイン生成アルゴリズム(DGA)は、ボットネットによって秘密のコマンドと制御(C&C)通信チャネルを構築するために使用される。 AGD検出アルゴリズムは、既存のDGA技術に対応する軽量で有望なソリューションを提供する。 本稿では,AGD検出のためのGCNN-LSTM (long short-term memory) Hybrid Neural Network (GLHNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.617124610646488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generation algorithm (DGA) is used by botnets to build a stealthy command and control (C&C) communication channel between the C&C server and the bots. A DGA can periodically produce a large number of pseudo-random algorithmically generated domains (AGDs). AGD detection algorithms provide a lightweight, promising solution in response to the existing DGA techniques. In this paper, a GCNN (gated convolutional neural network)-LSTM (long short-term memory) Hybrid Neural Network (GLHNN) for AGD detection is proposed. In GLHNN, GCNN is applied to extract the informative features from domain names on top of LSTM which further processes the feature sequence. GLHNN is experimentally validated using representative AGDs covering six classes of DGAs. GLHNN is compared with the state-of-the-art detection models and demonstrates the best overall detection performance among these tested models.
• Abstract（参考訳）: ドメイン生成アルゴリズム(DGA)は、ボットネットによってC&Cサーバとボットの間のステルスなコマンドと制御(C&C)通信チャネルを構築するために使用される。 DGAは、多数の擬似ランダムアルゴリズム生成ドメイン(AGD)を周期的に生成することができる。 AGD検出アルゴリズムは、既存のDGA技術に対応する軽量で有望なソリューションを提供する。 本稿では,agd検出のためのgcnn(gated convolutional neural network)-lstm(long short-term memory)ハイブリッドニューラルネットワーク(glhnn)を提案する。 GLHNNでは、LSTM上のドメイン名から情報的特徴を抽出するためにGCNNが適用される。 GLHNNは6種類のDGAをカバーするAGDを用いて実験的に検証されている。 glhnnは最先端検出モデルと比較され、テストされたモデルの中で最高の検出性能を示す。

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