論文の概要: Data Encryption Battlefield: A Deep Dive into the Dynamic Confrontations in Ransomware Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20681v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 12:01:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.881889
• Title: Data Encryption Battlefield: A Deep Dive into the Dynamic Confrontations in Ransomware Attacks
• Title（参考訳）: データ暗号化バトルフィールド:ランサムウェア攻撃のダイナミック・コンファレンスを深く掘り下げる
• Authors: Arash Mahboubi, Hamed Aboutorab, Seyit Camtepe, Hang Thanh Bui, Khanh Luong, Keyvan Ansari, Shenlu Wang, Bazara Barry,
• Abstract要約: 本研究は、暗号戦略を洗練し続ける敵と、脆弱なデータを保護するための高度な対策を開発する守備者との間での戦闘について検討する。 難読化手法を進化させつつも、ファイル暗号化活動を予測するために設計されたオンラインインクリメンタル機械学習アルゴリズムの適用について検討する。 その結果,Hueffding Treeアルゴリズムはインクリメンタル学習能力に優れており,特にエントロピーの低下に使用される従来のAES-Base64暗号化手法の検出に有効であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.67152196724378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of cybersecurity threats, ransomware represents a significant challenge. Attackers increasingly employ sophisticated encryption methods, such as entropy reduction through Base64 encoding, and partial or intermittent encryption to evade traditional detection methods. This study explores the dynamic battle between adversaries who continuously refine encryption strategies and defenders developing advanced countermeasures to protect vulnerable data. We investigate the application of online incremental machine learning algorithms designed to predict file encryption activities despite adversaries evolving obfuscation techniques. Our analysis utilizes an extensive dataset of 32.6 GB, comprising 11,928 files across multiple formats, including Microsoft Word documents (doc), PowerPoint presentations (ppt), Excel spreadsheets (xlsx), image formats (jpg, jpeg, png, tif, gif), PDFs (pdf), audio (mp3), and video (mp4) files. These files were encrypted by 75 distinct ransomware families, facilitating a robust empirical evaluation of machine learning classifiers effectiveness against diverse encryption tactics. Results highlight the Hoeffding Tree algorithms superior incremental learning capability, particularly effective in detecting traditional and AES-Base64 encryption methods employed to lower entropy. Conversely, the Random Forest classifier with warm-start functionality excels at identifying intermittent encryption methods, demonstrating the necessity of tailored machine learning solutions to counter sophisticated ransomware strategies.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの脅威が急速に進化する中で、ランサムウェアは重要な課題である。 攻撃者は、Base64エンコーディングによるエントロピーの削減や、従来の検出方法を回避するために部分的または断続的暗号化などの高度な暗号化手法をますます採用している。 本研究は、暗号戦略を継続的に洗練する敵と、脆弱なデータを保護するための高度な対策を開発する守備者との動的戦いについて考察する。 難読化手法を進化させつつも、ファイル暗号化活動を予測するために設計されたオンラインインクリメンタル機械学習アルゴリズムの適用について検討する。 分析では、Microsoft Wordドキュメント(doc)、PowerPointプレゼンテーション(ppt)、Excelスプレッドシート(xlsx)、画像フォーマット(jpg、jpeg、png、tif、gif)、PDF(pdf)、オーディオ(mp3)、ビデオ(mp4)ファイルなど、複数のフォーマットにわたる11,928のファイルからなる32.6GBのデータセットを使用している。 これらのファイルは75の異なるランサムウェアファミリーによって暗号化され、多様な暗号化戦術に対する機械学習分類器の有効性の堅牢な実証的な評価を容易にする。 結果として、Hueffding Treeアルゴリズムはインクリメンタル学習能力に優れており、特にエントロピーの低下に使用される従来のAES-Base64暗号化手法を検出するのに有効である。 逆に、ウォームスタート機能を備えたランダムフォレスト分類器は、断続的な暗号化方法の特定に優れており、洗練されたランサムウェア戦略に対抗するために、カスタマイズされた機械学習ソリューションの必要性を示している。

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