論文の概要: Differential Area Analysis for Ransomware: Attacks, Countermeasures, and Limitations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17351v2
• Date: Sat, 18 Jan 2025 09:01:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:14:21.926533
• Title: Differential Area Analysis for Ransomware: Attacks, Countermeasures, and Limitations
• Title（参考訳）: ランサムウェアの地域差分分析--攻撃・対策・限界
• Authors: Marco Venturini, Francesco Freda, Emanuele Miotto, Mauro Conti, Alberto Giaretta,
• Abstract要約: 悪意のあるヘッダ操作とDAA検出をバイパスする3つの異なる攻撃を提案する。 次に, 2-Fragments (2F), 3-Fragments (3F), 4-Fragments (4F) の3つの対策を提案する。 以上の結果から, DAAの代替手段として, 検出対策が有効であり, 展開可能な選択肢であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.172863061928899
• License:
• Abstract: Crypto-ransomware attacks have been a growing threat over the last few years. The goal of every ransomware strain is encrypting user data, such that attackers can later demand users a ransom for unlocking their data. To maximise their earning chances, attackers equip their ransomware with strong encryption which produce files with high entropy values. Davies et al. proposed Differential Area Analysis (DAA), a technique that analyses files headers to differentiate compressed, regularly encrypted, and ransomware-encrypted files. In this paper, first we propose three different attacks to perform malicious header manipulation and bypass DAA detection. Then, we propose three countermeasures, namely 2-Fragments (2F), 3-Fragments (3F), and 4-Fragments (4F), which can be applied equally against each of the three attacks we propose. We conduct a number of experiments to analyse the ability of our countermeasures to detect ransomware-encrypted files, whether implementing our proposed attacks or not. Last, we test the robustness of our own countermeasures by analysing the performance, in terms of files per second analysed and resilience to extensive injection of low-entropy data. Our results show that our detection countermeasures are viable and deployable alternatives to DAA.
• Abstract（参考訳）: 暗号化ランサムウェアによる攻撃は、ここ数年でますます脅威になっている。 すべてのランサムウェアの目標は、ユーザーのデータを暗号化することであり、攻撃者は後にデータをアンロックする身代金を要求することができる。 獲得確率を最大化するために、攻撃者はランサムウェアに強力な暗号化を備え、高いエントロピー値のファイルを生成する。 Davies らは、圧縮され、定期的に暗号化され、ランサムウェアで暗号化されたファイルを区別するために、ファイルヘッダーを解析する技術であるdifferial Area Analysis (DAA)を提案した。 本稿ではまず,悪質なヘッダ操作とDAA検出のバイパスを行うために3つの異なる攻撃を提案する。 次に,2フラグメント(2F),3フラグメント(3F),4フラグメント(4F)の3つの対策を提案する。 ランサムウェアで暗号化されたファイルを検出するための対策を,提案した攻撃の実装の有無に関わらず分析するために,数多くの実験を行った。 最後に、低エントロピーデータを広範囲に注入するために、毎秒のファイル分析とレジリエンスの観点から、パフォーマンスを解析することで、我々の独自の対策の堅牢性をテストする。 以上の結果から, DAAの代替手段として, 検出対策が有効であり, 展開可能な選択肢であることが示唆された。

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