論文の概要: MalDicom: A Memory Forensic Framework for Detecting Malicious Payload in DICOM Files
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00483v2
- Date: Fri, 8 Dec 2023 07:30:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 13:25:19.081357
- Title: MalDicom: A Memory Forensic Framework for Detecting Malicious Payload in DICOM Files
- Title（参考訳）: MalDicom:DICOMファイルの不正な支払いを検出するためのメモリフォレンジックフレームワーク
- Authors: Ayushi Mishra, Priyanka Bagade,
- Abstract要約: 本稿では,Windows マルウェア実行ファイルのDICOMファイルへの侵入について述べる。
DICOMファイルでマルウェアを実行するコードインジェクションプロセスは、病院のネットワークやワークステーションのメモリに影響を与える。
本稿では,Trojan,Spyware,Ransomwareの3つのメモリダンプカテゴリでメモリフォサイシクスを行う機械学習(ML)アルゴリズムについて考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8342038441006805
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Digital Imaging and Communication System (DICOM) is widely used throughout the public health sector for portability in medical imaging. However, these DICOM files have vulnerabilities present in the preamble section. Successful exploitation of these vulnerabilities can allow attackers to embed executable codes in the 128-Byte preamble of DICOM files. Embedding the malicious executable will not interfere with the readability or functionality of DICOM imagery. However, it will affect the underline system silently upon viewing these files. This paper shows the infiltration of Windows malware executables into DICOM files. On viewing the files, the malicious DICOM will get executed and eventually infect the entire hospital network through the radiologist's workstation. The code injection process of executing malware in DICOM files affects the hospital networks and workstations' memory. Memory forensics for the infected radiologist's workstation is crucial as it can detect which malware disrupts the hospital environment, and future detection methods can be deployed. In this paper, we consider the machine learning (ML) algorithms to conduct memory forensics on three memory dump categories: Trojan, Spyware, and Ransomware, taken from the CIC-MalMem-2022 dataset. We obtain the highest accuracy of 75% with the Random Forest model. For estimating the feature importance for ML model prediction, we leveraged the concept of Shapley values.
- Abstract（参考訳）: デジタルイメージング・コミュニケーションシステム(DICOM)は、医療画像の可搬性のために公衆衛生セクターで広く利用されている。
しかし、これらのDICOMファイルはプリアンブルセクションに脆弱性がある。
これらの脆弱性をうまく利用すれば、攻撃者はDICOMファイルの128バイトプリアンブルに実行可能なコードを埋め込むことができる。
悪意のある実行ファイルの埋め込みは、DICOMイメージの可読性や機能を妨げることはない。
しかし、これらのファイルを見る際には、アンダーラインシステムに静かに影響する。
本稿では,Windows マルウェア実行ファイルのDICOMファイルへの侵入について述べる。
ファイルを見る際には、悪意のあるDICOMが実行され、最終的には放射線科医のワークステーションを通じて病院のネットワーク全体に感染する。
DICOMファイルでマルウェアを実行するコードインジェクションプロセスは、病院のネットワークやワークステーションのメモリに影響を与える。
感染した放射線科医のワークステーションの記憶法医学は、どのマルウェアが病院環境を損なうかを検知し、将来の検出方法を展開できるため、非常に重要である。
本稿では,CIC-MalMem-2022データセットから抽出した3つのメモリダンプカテゴリ(Trojan,Spyware,Ransomware)のメモリフォサイシクスを実行する機械学習(ML)アルゴリズムについて考察する。
我々はランダムフォレストモデルを用いて75%の精度を得る。
MLモデルの予測における機能の重要性を推定するために、Shapley値の概念を活用しました。
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