Tóm tắt - Trong những năm gần đây, nhiều phần mềm độc hại sử dụng thuật toán sinh tên miền tạo ra lượng lớn các tên miền để duy trì cơ sở hạ tầng mạng ra lệnh và điều khiển (C&C). Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một cách tiếp cận để phát hiện tên miền độc hại bằng phương pháp học máy. Cách tiếp cận này sử dụng thuật toán Viterbi và tập từ điển để trích xuất các đặc trưng của tên miền. Cách tiếp cận được thể hiện bằng cách sử dụng một lượng lớn các tên miền hợp pháp và một lượng lớn tên miền độc hại được tạo ra bằng thuật toán sinh tên miền. Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra tính hiệu quả của phương pháp.
|
REFERENCES [1]. Hà Quang Thụy, Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, “Giáo trình khai phá dữ liệu”, VNU Publishing, 2013. [2]. Moran Baruch, “DGA Detection Using Machine Learning Methods”, Master Thesis, University of Jyväskylä, 2016. [3]. Thomas Edgar and David Manz, “Research Methods for Cyber Security”, Syngress, 2017. [4]. Xingguo Li, Junfeng Wang, and Xiao song Zhang, “Botnet Detection Technology Based on DNS”, Future Internet 2017, 9, 55. [5]. Michael Sikorski, Andrew Honig, “Practical Malware Analysis: The Hands-On Guide to Dissecting Malicious Software”, No Starch Press, 2012. [6]. Konrad Rieck, Philipp Trinius, Carsten Willems, and Thorsten Holz, “Automatic Analysis of Malware Behavior using Machine Learning”, 2011. [7]. Daisuke Miyamoto, Hiroaki Hazeyama, Youki Kadobayashi, “An Evaluation of Machine Learning-based Methods for Detection of Phishing Sites”, 2017. [8]. Jasper Abbink, “Popularity-based Detection of Domain Generation Algorithms, Master Thesis”, Delft University of Technology, 2017. [9]. Christopher M. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Springer Science, 2006. [10]. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, “Deep Learning”, MIT Press book, 2016. [11]. M. Namazifar, Y. Pan, “Research Spotlight: Detecting Algorithmically Generated Domains”, Cisco, 2015. [12]. Enoch Agyepong, William J. Buchanan, Kevin Jones, “Detection of Algorithmically Generated Malicious Domain”, Conference: 6th International Conference of Advanced Computer Science & Information Technology, 2018. [13]. M. Antonakakis, R. Perdisci, Y. Nadji, N. Vasiloglou II, S. Abu-Nimeh, W. Lee, and D. Dagon, “From Throw-Away Traffic to Bots: Detecting the Rise of DGA-Based Malware”. In USENIX security symposium Vol. 12, 2012. [14]. S. Yadav, A.K.K Reddy, A.L. Reddy, and S. Ranjan, (2010, November). “Detecting Algorithmically generated malicious domain names”. In Proceedings of the 10th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement pp. 48-61. ACM. [15]. G. Zhao, K. Xu, L. Xu, and B. Wu, (2015). “Detecting APT Malware Infections Based on Malicious DNS and Traffic A nalysis”. IEEE Access, 3, pp. 1132-1142, 2015. [16]. N. Goodman, “A Survey of Advances in Botnet Technologies”. arXiv preprint arXiv:1702.01132, 2017. [17]. V. Oujezsky, T. Horvath, and V. Skorpil, “Botnet C&C Traffic and Flow Lifespans Using Survival Analysis”. International Journal of Advances in Telecommunications, Electrotechnics, Signals and Systems, 6(1), pp. 38-44, 201. [18]. R. Sharifnya, and M. Abadi, DFBotKiller: “Domain-flux botnet detection based on the history of group activities and failures in DNS traffic”. Digital Investigation, 12, pp. 15-26, 2015. [19]. Kotsiantis, Sotiris B., I. Zaharakis, and P. Pintelas. “Supervised machine learning: A review of classification techniques”. (2007): 3-24. [20]. A. Chailytko, and A. Trafimchuk, “DGA clustering and analysis: mastering modern, evolving threats”, 2015. [21]. L. Bilge, E. Kirda, C. Kruegel, and M. Balduzzi, “Finding Malicious Domains Using Passive DNS Analysis”, In Ndss, 2011. [22]. J. Kwon, J. Lee, H. Lee and A Perrig, PsyBoG: “A scalable botnet detection method for large-scale DNS traffic, Computer Networks”, 97, pp. 48-73, 2016. [23]. J. Lee, and H. Lee, “GMAD: Graph-based Malware Activity Detection by DNS traffic analysis”, Computer Communications, 49, 33-47, 2014. [24]. R. Sharifnya, and M. Abadi, “DFBotKiller: Domain-flux botnet detection based on the history of group activities and failures in DNS traffic”, Digital Investigation, 12, pp. 15-26, 2015. [25]. Yu Fu, Lu Yu, Richard Brooks, “Poster: Zero-day Botnet Domain Generation Algorithm (DGA) Detection using Hidden Markov Models (HMMs)”, 38th IEEE Symposium on Security and Privacy, 2017. [26]. Tianyu Wang, Li-Chiou Ch, “Detecting Algorithmically Generated Domains Using Data Visualization and N-Grams Methods”, Proceedings of Student-Faculty Research Day, 2017. [27]. Jonathan Woodbridge, Hyrum S. Anderson, Anjum Ahuja, and Daniel Grant, “Predicting Domain Generation Algorithms with Long Short-Term Memory Networks”, arXiv:1611.00791, 2016. |
Thông tin trích dẫn: Hieu Ho Duc, Dr. Huong Ho Van, "Technical research of detection algorithmically generated malicious domain names using machine learning methods", Nghiên cứu khoa học và công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin, Tạp chí An toàn thông tin, Vol. 07, pp. 37 - 43, No. 01, 2018.
Hieu Ho Duc, Dr. Huong Ho Van
08:00 | 15/06/2018
13:00 | 06/04/2018
09:00 | 23/03/2020
09:00 | 28/05/2020
08:00 | 15/07/2019
07:00 | 08/04/2024
Thiết bị truyền dữ liệu một chiều Datadiode có ý nghĩa quan trọng trong việc bảo đảm an toàn thông tin (ATTT) cho việc kết nối liên thông giữa các vùng mạng với nhau, đặc biệt giữa vùng mạng riêng, nội bộ với các vùng mạng bên ngoài kém an toàn hơn. Khi chủ trương xây dựng Chính phủ điện tử, Chính phủ số của Quân đội được quan tâm, đẩy mạnh phát triển. Việc liên thông các mạng với nhau, giữa mạng trong và mạng ngoài, giữa mạng truyền số liệu quân sự (TSLQS) và mạng Internet, giữa các hệ thống thông tin quân sự và cơ sở dữ liệu (CSDL) quốc gia về dân cư, bảo hiểm y tế và các CSDL dùng chung khác yêu cầu phải kết nối. Bài báo sẽ trình bày giải pháp truyền dữ liệu một chiều Datadiode cho phép các ứng dụng giữa hai vùng mạng kết nối sử dụng giao thức Webservice/RestAPI.
14:00 | 04/03/2024
Ngày nay, tất cả các lĩnh vực trong đời sống xã hội đều có xu hướng tích hợp và tự động hóa, trong đó các giao dịch số là yêu cầu bắt buộc. Do vậy, các tấn công lên thiết bị phần cứng, đặc biệt là các thiết bị bảo mật có thể kéo theo những tổn thất to lớn như: lộ thông tin cá nhân, bị truy cập trái phép hoặc đánh cắp tài khoản ngân hàng,… So với các loại tấn công khác, tấn công kênh kề hiện đang có nhiều khả năng vượt trội. Trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ trình bày sơ lược về kết quả thực hành tấn công kênh kề lên mã khối Kalyna trên hệ thống Analyzr của Viện Khoa học - Công nghệ mật mã. Nhóm tác giả đã tấn công thành công và khôi phục đúng 15 byte khóa trên tổng số 16 byte khóa của thuật toán Kalyna cài đặt trên bo mạch Nucleo 64.
14:00 | 14/09/2023
NFT (Non-fungible token) là một sản phẩm của thời đại công nghệ mới và đang phát triển như vũ bão, ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều lĩnh vực. Thị trường NFT bùng nổ mạnh mẽ vào năm 2021, tăng lên khoảng 22 tỷ USD và thu hút ước tính khoảng 280 nghìn người tham gia. Nhưng khi thị trường này phát triển, phạm vi hoạt động của tin tặc cũng tăng theo, đã ngày càng xuất hiện nhiều hơn các báo cáo về những vụ việc lừa đảo, giả mạo, gian lận và rửa tiền trong NFT. Bài báo sau sẽ giới thiệu đến độc giả tổng quan về NFT, các hành vi lừa đảo NFT và cách thức phòng tránh mối đe dọa này.
14:00 | 17/05/2023
Một trong những lý do khiến các tổ chức e ngại khi sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây là vấn đề về an toàn thông tin. Tuy nhiên, dù nhìn nhận từ góc độ nào thì hầu hết chúng ta đều phải công nhận là các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn như Amazon, Microsoft hay Google đều có nhiều nguồn lực và nhân sự giỏi về an ninh bảo mật hơn hầu hết các doanh nghiệp khác. Vậy tại sao chúng ta liên tục nhận được tin tức về các sự cố bảo mật của các doanh nghiệp khi sử dụng điện toán đám mây?
08:00 | 11/01/2024 | Chính sách - Chiến lược
09:00 | 10/01/2024 | Giải pháp khác
09:00 | 05/01/2024|Chính sách - Chiến lược
09:00 | 05/01/2024|An ninh – Quốc Phòng
Lược đồ chữ ký số dựa trên hàm băm là một trong những lược đồ chữ ký số kháng lượng tử đã được Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Mỹ (NIST) chuẩn hóa trong tiêu chuẩn đề cử FIPS 205 (Stateless Hash Based Digital Signature Standard) vào tháng 8/2023. Bài báo này sẽ trình bày tổng quan về sự phát triển của của lược đồ chữ ký số dựa trên hàm băm thông qua việc phân tích đặc trưng của các phiên bản điển hình của dòng lược đồ chữ ký số này.
09:00 | 01/04/2024
Theo báo cáo năm 2022 về những mối đe doạ mạng của SonicWall, trong năm 2021, thế giới có tổng cộng 623,3 triệu cuộc tấn công ransomware, tương đương với trung bình có 19 cuộc tấn công mỗi giây. Điều này cho thấy một nhu cầu cấp thiết là các tổ chức cần tăng cường khả năng an ninh mạng của mình. Như việc gần đây, các cuộc tấn công mã độc tống tiền (ransomware) liên tục xảy ra. Do đó, các tổ chức, doanh nghiệp cần quan tâm hơn đến phương án khôi phục sau khi bị tấn công.
19:00 | 30/04/2024
