論文の概要: SecureReg: A Combined Framework for Proactively Exposing Malicious Domain Name Registrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03196v2
• Date: Sun, 10 Mar 2024 14:55:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 14:53:05.636734
• Title: SecureReg: A Combined Framework for Proactively Exposing Malicious Domain Name Registrations
• Title（参考訳）: SecureReg: 悪意のあるドメイン名登録を積極的に公開するための統合フレームワーク
• Authors: Furkan \c{C}olhak, Mert \.Ilhan Ecevit, Hasan Da\u{g}, Reiner Creutzburg
• Abstract要約: 本稿では,登録プロセス開始時に疑わしいドメインを特定するための最先端アプローチを提案する。 付随するデータパイプラインは、新しいドメインと登録ドメインを比較して重要な特徴を生成する。 本システムはセマンティックな属性と数値的な属性を分析し,早期脅威検出のための堅牢なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Rising cyber threats, with miscreants registering thousands of new domains daily for Internet-scale attacks like spam, phishing, and drive-by downloads, emphasize the need for innovative detection methods. This paper introduces a cutting-edge approach for identifying suspicious domains at the onset of the registration process. The accompanying data pipeline generates crucial features by comparing new domains to registered domains,emphasizing the crucial similarity score. Leveraging a novel combination of Natural Language Processing (NLP) techniques, including a pretrained Canine model, and Multilayer Perceptron (MLP) models, our system analyzes semantic and numerical attributes, providing a robust solution for early threat detection. This integrated approach significantly reduces the window of vulnerability, fortifying defenses against potential threats. The findings demonstrate the effectiveness of the integrated approach and contribute to the ongoing efforts in developing proactive strategies to mitigate the risks associated with illicit online activities through the early identification of suspicious domain registrations.
• Abstract（参考訳）: サイバー脅威の高まり、スパムやフィッシング、ドライブバイダウンロードといったインターネット規模の攻撃に対して、毎日何千もの新しいドメインを登録している誤解は、革新的な検出方法の必要性を強調している。 本稿では,登録プロセス開始時に疑わしいドメインを特定するための最先端アプローチを提案する。 付随するデータパイプラインは、新しいドメインを登録ドメインと比較することで重要な特徴を生成し、重要な類似度スコアを強調する。 訓練済みのイヌモデルや多層パーセプトロン(MLP)モデルなど,NLP(Natural Language Processing)技術の新たな組み合わせを活用して,本システムはセマンティック属性と数値属性を解析し,早期脅威検出のための堅牢なソリューションを提供する。 この統合アプローチは脆弱性の窓を著しく減らし、潜在的な脅威に対する防御を強化する。 本研究は, 統合的アプローチの有効性を実証し, 不審なドメイン登録の早期発見を通じて, 不正なオンライン活動に関連するリスクを軽減すべく, 積極的な戦略開発への継続的な取り組みに寄与する。

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