ABSTRACT Attackers använder vanligtvis en kommando- och kontrollserver (C2) för att manipulera kommunikationen. För att utföra en attack använder hotaktörer ofta en domängenereringsalgoritm (DGA), som kan tillåta malware att kommunicera med C2 genom att generera en mängd olika nätverksplatser. Traditionella malware kontrollmetoder, såsom svartlistning, är otillräckliga för att hantera DGA hot. I detta dokument föreslår vi en ram för maskininlärning för att identifiera och upptäcka DGA-områden för att minska hotet. Vi samlar in hotdata i realtid från den verkliga trafiken under en ettårsperiod. Vi föreslår också en modell för djupt lärande för att klassificera ett stort antal DGA-områden. Det föreslagna ramverket för maskininlärning består av en tvånivåmodell och en förutsägelsemodell. I tvånivåmodellen klassificerar vi först DGA-domänerna bortsett från normala domäner och använder sedan klustermetoden för att identifiera de algoritmer som genererar dessa DGA-domäner. I prediktionsmodellen konstrueras en tidsseriemodell för att förutsäga inkommande domänfunktioner baserat på den dolda Markov-modellen (HMM). Dessutom bygger vi en djup neural nätverk (DNN) modell för att förbättra den föreslagna maskininlärning ramar genom att hantera den enorma dataset vi gradvis samlas in. Våra omfattande experimentella resultat visar exaktheten i det föreslagna ramverket och DNN-modellen. För att vara exakt uppnår vi en noggrannhet på 95,89% för klassificeringen inom ramen och 97,79% i DNN-modellen, 92,45% för klusterbildning på andra nivån och 95,21% för HMM-prognosen inom ramen. INDEX TERMS Malware, domängenerering algoritm, maskininlärning, säkerhet, nätverk.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF upprättade en ram för maskininlärning för att hantera DGA (domain generation algoritm) malware hot.
A Machine Learning Framework for Domain Generation Algorithm-Based Malware Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}