Abstract-This arbete använder statistiska klassificeringstekniker för att lära sig om de olika nätverksbeteendemönster som demonstreras av riktad malware och generiska malware. Målinriktad malware är en ny typ av hot, inklusive skräddarsydda programvara som har skapats för att rikta ett specifikt offer. Det anses vara ett farligare hot än allmän malware, eftersom en riktad attack kan orsaka allvarligare skador på offret. Vårt arbete syftar till att automatiskt skilja mellan den nätverksaktivitet som genereras av de två typerna av skadlig kod, som sedan gör att prover av skadlig kod kan klassificeras som antingen målinriktad eller generisk. För en nätverksadministratör kan sådan kunskap vara viktig eftersom den hjälper till att förstå vilka hot som kräver särskild uppmärksamhet. Eftersom en nätverksadministratör vanligtvis hanterar mer än ett larm samtidigt, är syftet med arbetet särskilt relevant. Vi satte upp en sandlåda och infekterade virtuella maskiner med malware, spela in alla resulterande malware aktivitet på nätverket. Med hjälp av de nätverkspaket som produceras av malware prover, extraherar vi funktioner för att klassificera deras beteende. Innan vi utför klassificering, analyserar vi noggrant funktionerna och datasetet för att studera alla sina detaljer och få en djupare förståelse för den malware som studeras. Vår användning av statistiska klassificeringar visas ge utmärkta resultat i vissa fall, där vi uppnådde en noggrannhet på nästan 96% för att skilja mellan de två typerna av malware. Vi kan dra slutsatsen att nätverksbeteenden av de två typerna av skadlig kod är mycket olika.
Ett annat arbete som involverar tillämpningar av honungskruka och sandlåda är av Mariconti, där han använder klassificeringsteknik för att lära sig om de olika nätverksbeteendemönster som demonstreras av mål malware och generiska malware REF.
What's Your Major Threat? On the Differences between the Network Behavior of Targeted and Commodity Malware
{'venue': '2016 11th International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES)', 'journal': '2016 11th International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}