Skadliga programvaruaktiviteter har blivit mer och mer hemliga, vilket gör dem utmanande att upptäcka. Befintliga säkerhetslösningar är starkt beroende av erkännande av kända kod eller beteendesignaturer, som är oförmögna att upptäcka nya malware mönster. Vi föreslår att upptäcka utlösande relationer på nätverksförfrågningar och utnyttja den strukturella informationen för att identifiera smygande malware aktiviteter som inte kan tillskrivas en legitim orsak. Det utlösande sambandet definieras som tids- och orsakssambandet mellan två händelser. Vi utformar och jämför regel- och inlärningsbaserade metoder för att dra den utlösande relationen till nätverksdata.Vi introducerar ytterligare en användarmedvetet säkerhetspolicy för att identifiera smygande malware aktiviteter baserat på en utlösande relationsdiagram. Vi utvärderar i stor utsträckning vår lösning på ett DARPA-dataset och 7 GB verklig nätverkstrafik. Resultat indikerar att vår beroendeanalys framgångsrikt upptäcker olika malware aktiviteter inklusive spionprogram, data exfiltrering malware, och DNS bots på värdar. Med god skalbarhet för stora datamängder uppnår den inlärningsbaserade metoden bättre klassificeringsnoggrannhet än den regelbaserade metoden. Betydelsen av vår trafik resonemang tillvägagångssätt är dess förmåga att upptäcka nya och smygande malware aktiviteter.
I REF, Zhang et al. föreslå ett användarvänligt tillvägagångssätt för att upptäcka kommunikation av stealth malware.
Causality reasoning about network events for detecting stealthy malware activities
{'venue': 'Comput. Secur.', 'journal': 'Comput. Secur.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}