論文の概要: Minerva: A File-Based Ransomware Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11050v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 11:47:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 13:53:39.000176
• Title: Minerva: A File-Based Ransomware Detector
• Title（参考訳）: Minerva:ファイルベースのランサムウェア検出器
• Authors: Dorjan Hitaj, Giulio Pagnotta, Fabio De Gaspari, Lorenzo De Carli, Luigi V. Mancini
• Abstract要約: 本稿ではランサムウェア検出の新しいアプローチであるMinervaについて述べる。 Minervaは、タイムウィンドウで受信したすべての操作に基づいて、ファイルの振る舞いプロファイルを構築することでランサムウェアを検出する。 ミネルバはランサムウェアを99.45%、平均リコールは99.66%、ランサムウェアの99.97%を1秒以内に検出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9239657838690228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Ransomware is a rapidly evolving type of malware designed to encrypt user files on a device, making them inaccessible in order to exact a ransom. Ransomware attacks resulted in billions of dollars in damages in recent years and are expected to cause hundreds of billions more in the next decade. With current state-of-the-art process-based detectors being heavily susceptible to evasion attacks, no comprehensive solution to this problem is available today. This paper presents Minerva, a new approach to ransomware detection. Unlike current methods focused on identifying ransomware based on process-level behavioral modeling, Minerva detects ransomware by building behavioral profiles of files based on all the operations they receive in a time window. Minerva addresses some of the critical challenges associated with process-based approaches, specifically their vulnerability to complex evasion attacks. Our evaluation of Minerva demonstrates its effectiveness in detecting ransomware attacks, including those that are able to bypass existing defenses. Our results show that Minerva identifies ransomware activity with an average accuracy of 99.45% and an average recall of 99.66%, with 99.97% of ransomware detected within 1 second.
• Abstract（参考訳）: ランサムウェア(英: Ransomware)は、デバイス上のユーザーファイルを暗号化し、ランサムを正確に識別するためにアクセス不能なマルウェアである。 ランサムウェア攻撃は近年数十億ドルの損害をもたらし、今後10年で数十億ドルの被害をもたらすと予想されている。 現在の最先端のプロセスベース検出器は、回避攻撃に強い影響を受けやすいため、この問題に対する包括的な解決策は今のところ存在しない。 本稿ではランサムウェア検出の新しいアプローチであるMinervaを提案する。 現在のプロセスレベルの動作モデリングに基づいてランサムウェアを特定する方法とは異なり、minrvaは、タイムウィンドウで受信したすべての操作に基づいてファイルの動作プロファイルを構築してランサムウェアを検出する。 minervaはプロセスベースのアプローチ、特に複雑な回避攻撃に対する脆弱性に関連するいくつかの重要な課題に対処する。 Minervaの評価は、既存の防御を回避できるものを含むランサムウェア攻撃の検出の有効性を示す。 その結果、ミネルバはランサムウェアを平均99.45%、平均リコール99.66%、ランサムウェアの99.97%を1秒以内に検出した。

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