論文の概要: Ransomware Detection Dynamics: Insights and Implications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04594v1
- Date: Wed, 7 Feb 2024 05:36:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 16:40:35.172292
- Title: Ransomware Detection Dynamics: Insights and Implications
- Title（参考訳）: ランサムウェア検出ダイナミクス:洞察と意義
- Authors: Mike Nkongolo
- Abstract要約: 本研究は,Bitcoin(BTC)および米国ドル(USD)におけるランサムウェア関連および良性取引を識別するための特徴選択アルゴリズムの利用について検討する。
本稿では,暗号通貨エコシステムにおけるランサムウェアの活動の特徴を捉えた新しい特徴セットを提案する。
厳密な実験と評価を通じて,BTCおよびUSDトランザクションを正確に抽出する機能セットの有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rise of ransomware attacks has necessitated the development of effective
strategies for identifying and mitigating these threats. This research
investigates the utilization of a feature selection algorithm for
distinguishing ransomware-related and benign transactions in both Bitcoin (BTC)
and United States Dollar (USD). Leveraging the UGRansome dataset, a
comprehensive repository of ransomware related BTC and USD transactions, we
propose a set of novel features designed to capture the distinct
characteristics of ransomware activity within the cryptocurrency ecosystem.
These features encompass transaction metadata, ransom analysis, and behavioral
patterns, offering a multifaceted view of ransomware-related financial
transactions. Through rigorous experimentation and evaluation, we demonstrate
the effectiveness of our feature set in accurately extracting BTC and USD
transactions, thereby aiding in the early detection and prevention of
ransomware-related financial flows. We introduce a Ransomware Feature Selection
Algorithm (RFSA) based on Gini Impurity and Mutual Information (MI) for
selecting crucial ransomware features from the UGRansome dataset. Insights from
the visualization highlight the potential of Gini Impurity and MI-based feature
selection to enhance ransomware detection systems by effectively discriminating
between ransomware classes. The analysis reveals that approximately 68% of
ransomware incidents involve BTC transactions within the range of 1.46 to 2.56,
with an average of 2.01 BTC transactions per attack. The findings emphasize the
dynamic and adaptable nature of ransomware demands, suggesting that there is no
fixed amount for specific cyberattacks, highlighting the evolving landscape of
ransomware threats.
- Abstract（参考訳）: ランサムウェア攻撃の台頭は、これらの脅威を特定し緩和するための効果的な戦略の開発を必要とした。
本研究は,Bitcoin(BTC)およびUSD(USD)のランサムウェア関連および良性取引を識別するための特徴選択アルゴリズムの利用について検討する。
ランサムウェア関連btcおよびusdトランザクションの総合リポジトリであるugransomeデータセットを活用して,暗号通貨エコシステムにおけるランサムウェアアクティビティの特徴を捉えるために設計された,一連の新機能を提案する。
これらの機能は、トランザクションメタデータ、ランサム分析、行動パターンを含み、ランサムウェア関連の金融トランザクションの多面的なビューを提供する。
厳密な実験と評価を通じて,BTCおよびUSDトランザクションを正確に抽出し,ランサムウェア関連財務フローの早期発見と防止を支援する機能セットの有効性を示す。
Gini Impurity と Mutual Information (MI) に基づいたランサムウェア特徴選択アルゴリズム(RFSA)を導入し,UGRansome データセットから重要なランサムウェア特徴を選択する。
Gini ImpurityとMIベースの機能選択がランサムウェア検出システムを効果的に識別することで、ランサムウェア検出システムを強化する可能性を強調している。
この分析によると、ランサムウェアのインシデントの約68%が1回の攻撃当たり平均2.01 BTCトランザクションで、1.46から2.56の範囲でBTCトランザクションを伴っている。
この発見はランサムウェアの要求の動的かつ適応的な性質を強調し、特定のサイバー攻撃に対して一定の量がないことを示唆し、ランサムウェアの脅威の進化の風景を強調している。
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