論文の概要: Assessing Cyclostationary Malware Detection via Feature Selection and
Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15237v1
- Date: Tue, 29 Aug 2023 11:52:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 14:17:01.826200
- Title: Assessing Cyclostationary Malware Detection via Feature Selection and
Classification
- Title（参考訳）: 特徴選択と分類による周期的マルウェア検出の評価
- Authors: Mike Nkongolo
- Abstract要約: 本研究は,サイクロ静止マルウェアの挙動の同定とその検出に焦点を当てる。
主な目的は、NIDSで使用される重要なサイクロ定常的特徴を特定することである。
分析は、インターネットプロトコルをマルウェアが使用する最も顕著なサイクロ定常特徴パターンとして特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cyclostationarity involves periodic statistical variations in signals and
processes, commonly used in signal analysis and network security. In the
context of attacks, cyclostationarity helps detect malicious behaviors within
network traffic, such as traffic patterns in Distributed Denial of Service
(DDoS) attacks or hidden communication channels in malware. This approach
enhances security by identifying abnormal patterns and informing Network
Intrusion Detection Systems (NIDSs) to recognize potential attacks, enhancing
protection against both known and novel threats. This research focuses on
identifying cyclostationary malware behavior and its detection. The main goal
is to pinpoint essential cyclostationary features used in NIDSs. These features
are extracted using algorithms such as Boruta and Principal Component Analysis
(PCA), and then categorized to find the most significant cyclostationary
patterns. The aim of this article is to reveal periodically changing malware
behaviors through cyclostationarity. The study highlights the importance of
spotting cyclostationary malware in NIDSs by using established datasets like
KDD99, NSL-KDD, and the UGRansome dataset. The UGRansome dataset is designed
for anomaly detection research and includes both normal and abnormal network
threat categories of zero-day attacks. A comparison is made using the Random
Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) algorithms, while also evaluating
the effectiveness of Boruta and PCA. The findings show that PCA is more
promising than using Boruta alone for extracting cyclostationary network
feature patterns. Additionally, the analysis identifies the internet protocol
as the most noticeable cyclostationary feature pattern used by malware.
Notably, the UGRansome dataset outperforms the KDD99 and NSL-KDD, achieving 99%
accuracy in signature malware detection using the RF algorithm and 98% with the
SVM.
- Abstract（参考訳）: 周期定常性は、信号分析やネットワークセキュリティで一般的に使用される信号やプロセスの周期的な統計的変動を伴う。
攻撃の文脈では、cyclostationarityはネットワークトラフィック内の悪意のある行動を検出するのに役立ち、例えばdistributed denial of service (ddos)攻撃におけるトラフィックパターンやマルウェア内の隠れた通信チャネルなどである。
このアプローチは、異常パターンを特定し、ネットワーク侵入検知システム(NIDS)に潜在的な攻撃を認識させ、既知の脅威と新しい脅威の両方に対する保護を強化することでセキュリティを強化する。
本研究は, サイクロスタリーマルウェアの挙動の同定とその検出に焦点をあてる。
主な目的は、NIDSで使用される重要なサイクロ定常的特徴を特定することである。
これらの特徴はborutaやprincipal component analysis(pca)といったアルゴリズムを用いて抽出され、最も重要なサイクロスタリーパターンを見つけるために分類される。
本論文の目的は,サイクロスタミリティによって定期的に変化するマルウェアの挙動を明らかにすることである。
この研究は、KDD99、NSL-KDD、UGRansomeデータセットといった確立されたデータセットを使用することで、NIDSにおけるサイクロ定常マルウェアの発見の重要性を強調している。
UGRansomeデータセットは異常検出研究のために設計されており、ゼロデイ攻撃の正常および異常なネットワーク脅威カテゴリを含む。
ランダムフォレスト(RF)とサポートベクトルマシン(SVM)のアルゴリズムを用いて比較を行い,ボルタとPCAの有効性を評価した。
その結果,PCA は Boruta 単独でサイクロ定常ネットワークの特徴パターンを抽出するよりも有望であることが示唆された。
さらに、この分析では、インターネットプロトコルをマルウェアが使用する最も顕著なサイクロ定常特徴パターンとして特定している。
特に、UGRansomeデータセットはKDD99とNSL-KDDより優れており、RFアルゴリズムを用いた署名マルウェア検出では99%、SVMでは98%の精度である。
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