論文の概要: Conti Inc.: Understanding the Internal Discussions of a large
Ransomware-as-a-Service Operator with Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16061v1
- Date: Wed, 30 Aug 2023 14:36:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-31 13:03:28.626441
- Title: Conti Inc.: Understanding the Internal Discussions of a large
Ransomware-as-a-Service Operator with Machine Learning
- Title（参考訳）: Conti Inc.: 機械学習を用いた大規模ランサムウェア・アズ・ア・サービス・オペレータの内部議論の理解
- Authors: Estelle Ruellan, Masarah Paquet-Clouston, Sebastian Garcia
- Abstract要約: 本稿では、機械学習技術を用いて、Conti RaaSチャットリークの主な話題について分析する。
その結果、Contiの議論のかなりの割合は非技術関連であることが示唆された。
RaaSはサイバー犯罪業界における特殊化の例であるが、一つのトピックに特化しているメンバーはわずかである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3222802562733786
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ransomware-as-a-service (RaaS) is increasing the scale and complexity of
ransomware attacks. Understanding the internal operations behind RaaS has been
a challenge due to the illegality of such activities. The recent chat leak of
the Conti RaaS operator, one of the most infamous ransomware operators on the
international scene, offers a key opportunity to better understand the inner
workings of such organizations. This paper analyzes the main topic discussions
in the Conti chat leak using machine learning techniques such as Natural
Language Processing (NLP) and Latent Dirichlet Allocation (LDA), as well as
visualization strategies. Five discussion topics are found: 1) Business, 2)
Technical, 3) Internal tasking/Management, 4) Malware, and 5) Customer
Service/Problem Solving. Moreover, the distribution of topics among Conti
members shows that only 4% of individuals have specialized discussions while
almost all individuals (96%) are all-rounders, meaning that their discussions
revolve around the five topics. The results also indicate that a significant
proportion of Conti discussions are non-tech related. This study thus
highlights that running such large RaaS operations requires a workforce skilled
beyond technical abilities, with individuals involved in various tasks, from
management to customer service or problem solving. The discussion topics also
show that the organization behind the Conti RaaS oper5086933ator shares
similarities with a large firm. We conclude that, although RaaS represents an
example of specialization in the cybercrime industry, only a few members are
specialized in one topic, while the rest runs and coordinates the RaaS
operation.
- Abstract（参考訳）: RaaS(Ransomware-as-a-service)はランサムウェア攻撃の規模と複雑さを高めている。
RaaSの背後にある内部業務を理解することは、そのような活動の違法性のために課題となっている。
国際的に最も悪名高いランサムウェアオペレータの1つであるconti raasオペレーターの最近のチャットリークは、そのような組織の内部動作をよりよく理解するための重要な機会を提供する。
本稿では,自然言語処理(NLP)やLDA(Latent Dirichlet Allocation)といった機械学習技術と可視化戦略を用いて,Contiチャットリークの主な話題を解析する。
5つの議論がある。
1)ビジネス
2)技術
3)内部業務・管理
4)マルウェア,及び
5)顧客サービス/問題解決。
さらに、contiメンバー間の話題の分布は、個人の4%のみが専門的な議論をしており、ほぼすべての個人(96%)がオールラウンドであることを示している。
結果はまた、Contiの議論のかなりの割合が技術関連ではないことも示唆している。
そこで本研究では,このような大規模なRaaS運用を行うには,管理から顧客サービス,問題解決に至るまで,さまざまなタスクに携わる個人による,技術的能力以上のスキルを要することが強調された。
議論のトピックはまた、Conti RaaS oper5086933atorを支える組織が大企業と類似点を共有していることを示している。
結論として, RaaSはサイバー犯罪業界における特殊化の例だが, 一つのトピックに特化しているメンバーはごくわずかであり, 残りは RaaS の運用を統括・調整している。
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