Abstrakt. I åratal har säkerhetsmaskininlärning forskning lovat att undanröja behovet av signaturbaserad detektion genom att automatiskt lära sig att upptäcka indikatorer för angrepp. Tyvärr har denna vision inte kommit till stånd: i själva verket, utveckla och underhålla dagens system säkerhet maskininlärning kan kräva tekniska resurser som är jämförbara med den av signatur-baserade detektionssystem, delvis på grund av behovet av att utveckla och kontinuerligt justera de "funktioner" dessa maskininlärningssystem ser på när attacker utvecklas. Djupt lärande, ett subfält av maskininlärning, lovar att ändra detta genom att arbeta med råa ingångssignaler och automatisera processen för funktionsdesign och extraktion. I detta papper föreslår vi eXpose neurala nätverk, som använder en djupt lärande strategi vi har utvecklat för att ta generiska, råa kort tecken strängar som ingång (ett vanligt fall för säkerhetsingångar, som inkluderar artefakter som potentiellt skadliga webbadresser, filvägar, namngivna rör, namngivna mutexes, och registernycklar), och lär sig att samtidigt extrahera funktioner och klassificera med teckennivå inbäddningar och konvolutionella neurala nätverk. Förutom att helt automatisera funktionen design och extraktionsprocessen, eXpose outperforms manuella funktionsextraktion baserade baslinjer på alla de intrångsdetektering problem vi testade det på, vilket ger en 5%-10% detektionshastighet vinst på 0,1% falskt positiv hastighet jämfört med dessa baslinjer.
En teckennivå CNN föreslås för att lära sig en URL inbäddning för att upptäcka skadliga webbadresser REF.
eXpose: A Character-Level Convolutional Neural Network with Embeddings For Detecting Malicious URLs, File Paths and Registry Keys
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}