論文の概要: Behavior-Based Detection of GPU Cryptojacking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14554v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 18:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 17:51:48.934381
• Title: Behavior-Based Detection of GPU Cryptojacking
• Title（参考訳）: GPUクリプトジャックの挙動に基づく検出
• Authors: Dmitry Tanana,
• Abstract要約: 本稿では,GPUによる暗号鍵検出の問題点について考察する。 アプリケーションによるGPU負荷とグラフィックカードRAM使用量に基づく複雑な露光機構を提案する。 制御された仮想マシン環境でテストされ、選択されたGPU暗号ジャッキングサンプルに対して80%成功率、選択された正規のGPU重量アプリケーションに対して20%偽陽性率でテストされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the surge in blockchain-based cryptocurrencies, illegal mining for cryptocurrency has become a popular cyberthreat. Host-based cryptojacking, where malicious actors exploit victims systems to mine cryptocurrency without their knowledge, is on the rise. Regular cryptojacking is relatively well-known and well-studied threat, however, recently attackers started switching to GPU cryptojacking, which promises greater profits due to high GPU hash rates and lower detection chance. Additionally, GPU cryptojackers can easily propagate using, for example, modified graphic card drivers. This article considers question of GPU cryptojacking detection. First, we discuss brief history and definition of GPU cryptojacking as well as previous attempts to design a detection technique for such threats. We also propose complex exposure mechanism based on GPU load by an application and graphic card RAM consumption, which can be used to detect both browser-based and host-based cryptojacking samples. Then we design a prototype decision tree detection program based on our technique. It was tested in a controlled virtual machine environment with 80% successful detection rate against selected set of GPU cryptojacking samples and 20% false positive rate against selected number of legitimate GPU-heavy applications.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンベースの暗号通貨の急増に伴い、暗号通貨の違法マイニングはサイバー脅威として人気を博している。 悪意のあるアクターが被害者のシステムを悪用して暗号通貨を無知でマイニングする、ホストベースの暗号鍵が増えている。 通常の暗号ジャックは比較的よく知られており、よく研究されている脅威だが、最近、攻撃者はGPUの暗号ジャックに切り替え始めた。 さらに、GPU暗号ジャッカーは、例えば修正されたグラフィックカードドライバを使って簡単に伝播できる。 本稿では,GPUによる暗号鍵検出の問題点について考察する。 まず、GPU暗号ジャックの簡単な履歴と定義と、そのような脅威に対する検出手法を設計する以前の試みについて議論する。 また,アプリケーションによるGPU負荷とグラフィックカードのRAM消費に基づく複雑な露光機構を提案する。 そして,本手法に基づく決定木検出プログラムの設計を行う。 制御された仮想マシン環境でテストされ、選択されたGPU暗号ジャッキングサンプルに対して80%成功率、選択された正規のGPU重量アプリケーションに対して20%偽陽性率でテストされた。

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