Abstract-Domain generation algoritmer (DGAs) används ofta av malware för att generera domäner som används för att ansluta till kommando-och-kontroll (C2) servrar. Det senaste arbetet inom DGA-detektion utnyttjade djuplärande arkitekturer som konvolutionella neurala nätverk (CNN) och tecken-nivå långa kortsiktiga minnesnätverk (LSTM) för att klassificera domäner. Dessa klassificeringar fungerar dock dåligt med ordlista-baserade DGA familjer, som genererar domäner genom pseudorandomly concatenating ordlista. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt som kombinerar sammanhangskänsliga ordinslag med en enkel helansluten klassificering för att utföra klassificering av domäner baserat på ordnivåinformation. Ordet inbäddningar var förträngda på en stor orelaterad corpus och lämnade frusen under utbildningen på domändata. Det resulterande lilla antalet utbildningsbara parametrar möjliggjorde extremt korta träningstider, medan överföringen av språkkunskaper som lagrats i representationerna gjorde det möjligt för högpresterande modeller med små träningsdataset. Vi visar att denna arkitektur på ett tillförlitligt sätt överträffade befintliga tekniker på Wordlist-baserade DGA-familjer med bara 30 DGA-utbildningsexempel och uppnådde toppmoderna resultat med omkring 100 DGA-utbildningsexempel, samtidigt som det krävdes mindre tid för att träna jämfört med nuvarande teknik. Av särskild betydelse är teknikens prestanda på matsnu DGA: klassificeringen uppnådde en detekteringsfrekvens på 89,5% med en 1:1,000 falsk positiv frekvens (FPR) efter utbildning på endast 30 exempel på DGA domäner, och en detekteringsfrekvens på 91,2% med en 1:10,000 FPR efter 90 exempel. Med tanke på att några av dessa DGAs har ordlistor på flera hundra ord, visar våra resultat att denna teknik inte är beroende av klassificeringen av DGA-ordlistorna. Istället kan klassifieraren lära sig de semantiska signaturerna för de ordlistade DGA-familjerna.
Neurala nätverk används också för att klassificera domännamn baserat på ordnivåinformation i REF.
Inline Detection of Domain Generation Algorithms with Context-Sensitive Word Embeddings
{'venue': 'Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Big Data, 2018, pp. 2966-2971', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}