Abstract-Botnets är grupper av komprometterade datorer som botmasters (botherders) använder för att starta attacker över Internet. För att undvika upptäckt, botnät använder DNS snabbt flöde för att ändra mappningen mellan IP-adresser och domännamn periodiskt. Domängenereringsalgoritmer används för att generera ett stort antal domännamn. Detection tekniker har föreslagits för att identifiera skadliga domännamn som genereras av DGAs. Tre mätvärden, Kullback-Leibler (KL) avstånd, Redigera avstånd (ED), och Jaccard index (JI), används för att upptäcka botnet domäner med upp till 100% detektionshastighet och 2,5% falskt positiv frekvens. I detta dokument föreslår vi två DGAs som använder dolda Markov-modeller (HMM) respektive probabilistisk kontextfri grammatik (PCFG). Experimentella resultat visar att detektionsmått för DGA (KL, JI och ED) och detektionssystem (BotDigger och Pleiades) har svårt att upptäcka domännamn som genereras med de föreslagna metoderna. Spelteori används för att optimera strategier för både botmasters och säkerhetspersonal. Resultaten visar att säkerhetspersonalen för att optimera DGA-detekteringen bör använda ED-detekteringstekniken med sannolikhet 0,78 och JI-detektering med sannolikhet 0,22, och botmasters bör välja HMM-baserad DGA med sannolikhet 0,67 och PCFG-baserad DGA med sannolikhet 0,33.
Fu m.fl. I REF föreslogs två DGAs som använder dolda Markov-modeller (HMM) och probabilistisk kontextfri grammatik (PCFG) och testade dem på toppmoderna detektionssystem.
Stealthy Domain Generation Algorithms
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}