Många malware familjer använder domängenerering algoritmer (DGAs) för att upprätta kommando och kontroll (C&C) anslutningar. Även om det finns många metoder för att pseudorandomly generera domäner, fokuserar vi i detta dokument på att upptäcka (och generera) domäner på en per-domän som ger ett enkelt och flexibelt sätt att upptäcka kända DGA familjer. Den senaste tidens maskininlärningsmetoder för upptäckt av DGA har varit framgångsrika när det gäller tämligen förenklade DGA, av vilka många ger namn på fast längd. Modeller som är utbildade på begränsade datauppsättningar är dock något blinda för nya DGA-varianter. I detta dokument utnyttjar vi konceptet med generativa kontradiktoriska nätverk för att konstruera ett djupt lärande baserat DGA som är utformat för att avsiktligt kringgå en djupt lärandebaserad detektor. I en serie kontradiktoriska rundor lär sig generatorn att generera domännamn som blir allt svårare att upptäcka. I sin tur uppdaterar en detektormodell sina parametrar för att kompensera för de kontradiktoriskt genererade domänerna. Vi testar hypotesen om om kontradiktoriskt genererade domäner kan användas för att förstärka utbildningsset för att härda andra modeller för maskininlärning mot ännu inte observerade DGAs. Vi beskriver lösningar på flera utmaningar i utbildningen av detta karaktärsbaserade generativa kontradiktoriska nätverk. I synnerhet, vår djupa lärande arkitektur börjar som ett domännamn auto-encoder (encoder + dekoder) utbildad på domäner i Alexa en miljon. Sedan återsamlas kodaren och dekodern på ett konkurrenskraftigt sätt i ett generativt kontraarialt nätverk (detektor + generator), med nya neurala arkitekturer och utbildningsstrategier för att förbättra konvergensen.
Författarna till REF föreslår ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN), som kan lära sig och kringgå klassiska djupinlärningsdetektorer.
DeepDGA: Adversarially-Tuned Domain Generation and Detection
{'venue': "AISec '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}