Abstract-Emergence av crypto-ransomware har avsevärt förändrat cyber hot landskapet. En crypto ransomware tar bort data förmyndare tillgång genom att kryptera värdefulla data på offrens datorer och begär en lösensumma betalning för att återinföra vårdnadshavare åtkomst genom att dekryptera data. Att snabbt upptäcka ransomware beror mycket på hur snabbt och exakt systemloggar kan brytas för att jaga avvikelser och stoppa ondskan. I detta papper vi först ställa in en miljö för att samla aktivitet loggar av 517 Locky ransomware prover, 535 Cerber ransomware prover och 572 prover av TeslaCrypt ransomware. Vi använder Sekventiell Mönster Gruvdrift för att hitta Maximal Sekventiella Mönster (MSP) av aktiviteter inom olika ransomware familjer som kandidatfunktioner för klassificering med hjälp av J48, Random Forest, Baging och MLP algoritmer. Vi kan uppnå 99% noggrannhet i att upptäcka ransomware instanser från goodware prover och 96,5% noggrannhet i att upptäcka familj av en given ransomware prov. Våra resultat indikerar användbarhet och praktisk tillämpning av mönster gruvdrift tekniker för att upptäcka bra funktioner för ransomware jakt. Dessutom visade vi förekomsten av distinkt frekventa mönster inom olika ransomware familjer som kan användas för att identifiera en ransomware prov familj för att bygga intelligens om hot aktörer och hot profil av ett givet mål.
Homayun m.fl. REF tillämpa sekventiella mönster gruvdrift för att hitta maximal frekvens mönster (MSP) av skadliga aktiviteter av fyra ransomware attacker.
Know Abnormal, Find Evil: Frequent Pattern Mining for Ransomware Threat Hunting and Intelligence
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}