論文の概要: On the Generalizability of Machine Learning-based Ransomware Detection in Block Storage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.21084v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 17:02:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:01:09.219956
• Title: On the Generalizability of Machine Learning-based Ransomware Detection in Block Storage
• Title（参考訳）: ブロックストレージにおける機械学習に基づくランサムウェア検出の一般化可能性について
• Authors: Nicolas Reategui, Roman Pletka, Dionysios Diamantopoulos,
• Abstract要約: ランサムウェアの活動を特定するためのIO操作を効率的に抽出・解析できるカーネルベースのフレームワークを提案する。 本手法では,MLモデルに最適化された計算軽量な特徴群を用いて,悪質な活動から悪質な活動を正確に識別する。 経験的検証により,決定木に基づくモデルが極めて有効であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Ransomware represents a pervasive threat, traditionally countered at the operating system, file-system, or network levels. However, these approaches often introduce significant overhead and remain susceptible to circumvention by attackers. Recent research activity started looking into the detection of ransomware by observing block IO operations. However, this approach exhibits significant detection challenges. Recognizing these limitations, our research pivots towards enabling robust ransomware detection in storage systems keeping in mind their limited computational resources available. To perform our studies, we propose a kernel-based framework capable of efficiently extracting and analyzing IO operations to identify ransomware activity. The framework can be adopted to storage systems using computational storage devices to improve security and fully hide detection overheads. Our method employs a refined set of computationally light features optimized for ML models to accurately discern malicious from benign activities. Using this lightweight approach, we study a wide range of generalizability aspects and analyze the performance of these models across a large space of setups and configurations covering a wide range of realistic real-world scenarios. We reveal various trade-offs and provide strong arguments for the generalizability of storage-based detection of ransomware and show that our approach outperforms currently available ML-based ransomware detection in storage. Empirical validation reveals that our decision tree-based models achieve remarkable effectiveness, evidenced by higher median F1 scores of up to 12.8%, lower false negative rates of up to 10.9% and particularly decreased false positive rates of up to 17.1% compared to existing storage-based detection approaches.
• Abstract（参考訳）: ランサムウェアは広範にわたる脅威であり、伝統的にオペレーティングシステム、ファイルシステム、ネットワークレベルで対抗している。 しかし、これらのアプローチは大きなオーバーヘッドを伴い、攻撃者による回避に苦しむことも多い。 最近の研究活動は、ブロックIO操作を観察してランサムウェアの検出を調査し始めた。 しかし、このアプローチは重要な検出課題を示す。 これらの制約を認識しながら、我々の研究は、利用可能な限られた計算資源を念頭に置いて、ストレージシステムにおける堅牢なランサムウェア検出を可能にすることを目指しています。 そこで本研究では,ランサムウェアの活動を特定するためのIO操作を効率的に抽出・解析できるカーネルベースのフレームワークを提案する。 このフレームワークは、計算ストレージデバイスを使用してストレージシステムに適用することで、セキュリティを改善し、検出オーバーヘッドを完全に隠蔽することができる。 本手法では,MLモデルに最適化された計算軽量な特徴群を用いて,悪質な活動から悪質な活動を正確に識別する。 この軽量なアプローチを用いて、広範にわたる一般化可能性の側面を調査し、これらのモデルの性能を、幅広い現実的な実世界のシナリオをカバーする大規模なセットアップと構成の空間にわたって分析する。 我々は,さまざまなトレードオフを明らかにし,ストレージベースのランサムウェア検出の一般化可能性について強く論じるとともに,現在利用可能なMLベースのランサムウェア検出よりも優れていることを示す。 実証的検証により、我々の決定木に基づくモデルは、F1スコアの中央値が最大12.8%、偽陰性率が最大10.9%、特に偽陽性率が最大17.1%低下していることが証明された。

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