Vid mycket sofistikerade nätverksattacker använder C&C-servrar alltid domängenereringsalgoritmer för att dynamiskt producera flera kandidatdomäner i stället för statiska hårdkodade listor över IP-adresser eller domännamn. Att skilja de domäner som skapas av DGAs från de legitima är avgörande för att ta reda på förekomsten av skadlig kod eller ytterligare lokalisera de dolda angriparna. De ordbaserade DGAs som avslöjades i de senaste nätverksattackerna har visat sig vara betydligt mer hemlighetsfulla jämfört med traditionella karaktärsbaserade DGAs. I ordbaserade DGAs, två eller flera ord väljs slumpmässigt från en eller flera specifika ordböcker för att bilda en dynamisk domän, dessa regelbundet genererade domäner syftar till att efterlikna egenskaperna hos en legitim domän. Befintliga system för upptäckt av DGA, inklusive den senaste tekniken som bygger på djupt lärande, kan fortfarande inte ta reda på dessa områden på ett korrekt sätt samtidigt som man bibehåller en godtagbar falsk larmfrekvens. I denna studie utnyttjar vi inter-word och inter-domän korrelationer med semantiska analysmetoder, ord inbäddning och del-av-tal beaktas. Därefter föreslår vi en ram för att upptäcka ordbaserade DGAs genom att integrera frekvensfördelningen av orden och del av tal i utformningen av funktionen. Med hjälp av en ensemble klassificerare konstruerad från Naive Bayes, Extra-Trees, och Logistik Regression, jämför vi det föreslagna systemet med skadliga och legitima domänprover extraherade från offentliga dataset. De experimentella resultaten visar att det föreslagna systemet kan uppnå betydligt högre detektionsnoggrannhet för ordbaserade DCA-konton jämfört med tre toppmoderna detektionssystem för DGA.
Senare förstärkte de sin detekteringsmekanism genom användning av inter-word och inter-domän korrelationer med hjälp av semantisk analys REF.
Detecting Word-Based Algorithmically Generated Domains Using Semantic Analysis
{'venue': 'Symmetry', 'journal': 'Symmetry', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}