Studier visar att en betydande del av nätverksdatorer är infekterade med smygande skadlig kod. Infektion gör det möjligt för fjärrangripare att kontrollera, utnyttja eller spionera på offermaskiner. Konventionella signatur-scan eller räkna-baserade tekniker är begränsade, eftersom de inte kan stoppa nya noll-dagars bedrifter. Vi beskriver en trafikanalysmetod som effektivt kan upptäcka skadlig kod aktiviteter på en värd. Vår nya strategi upptäcker effektivt de underliggande utlösande relationer av en massiv mängd nätverkshändelser. Vi använder dessa utlösande relationer för att resonera förekomsten av nätverkshändelser och för att identifiera smygande malware aktiviteter. Vi definierar ett nytt problem med att utlösa relation upptäckt av nätverkshändelser. Vår lösning är baserad på domänkunskap guidade avancerade inlärningsalgoritmer. Vår omfattande experimentella utvärdering med 6+ GB trafik av olika typer visar lovande resultat på exaktheten i vår utlösande relation upptäckt.
Zhang et al., REF, använda den underliggande utlösande relationer nätverk händelser för att upptäcka smygande malware aktiviteter.
Detection of stealthy malware activities with traffic causality and scalable triggering relation discovery
{'venue': "ASIA CCS '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}