Malicious Domain(악성 도메인)란 무엇입니까?
Malicious Domain 악성 도메인 - Attackers use various techniques to lure victims to malicious domains. [1] Tactics ranging from phishing emails and social engineering to malware distribution have been identified with many malicious domains with medical information that delivered sophisticated malware to the victims’ systems. [2] Malicious domains are one of the critical manifestations of cyber security attacks, severely posing threats to people’s privacy and property by providing malicious services (such as spam servers, phishing websites, and C&C servers) to Internet users. [3] The detection of malicious domains during domain name service (DNS) analysis accounts for the majority of existing detection methods. [4] We find that these are sharing the data that they collect through unencrypted plain text to the third-party advertisers and, in some cases, to malicious domains. [5] It is noted, that Interpol has identified three the most common types of cyberattacks at the international level, which affected individuals and legal entities during the pandemic: 1) the functioning of malicious domains; 2) distribution of malicious software; 3) download extortion programs. [6] As a way forward, we built a crawler to automatically browse and analyze content from 100000 squatting (mostly) malicious domains—domains that are generated through typo-squatting and combo-squatting of 2883 popular websites. [7] This creates a need for an automated and intelligent system that can detect such malicious domains. [8] The number of Internet active domain names is rapidly raising, thus proportionally share of malicious domains is increasing. [9] Specifically, malicious domains can cause tremendous damages to network security. [10] Moreover, we provide a taxonomy of behavioral models adopted by the analyzed codes and a comprehensive list of the malicious domains contacted during the analysis. [11] We put all of the domains in the cluster into the list of malicious domains. [12] The Geost botnet has hundreds of malicious domains, thirteen IP addresses for C&C servers, approximately 800,000 victims in Russia, and potential access to several million Euros in the bank accounts of the victims. [13] The detection problems are coupled, because infected clients tend to interact with malicious domains. [14] Malicious domain is a vital component of various cyber attacks. [15] The result of this research is the evaluation of penetration testing that utilizes HTTP port to exploit through malicious domain. [16]공격자는 다양한 기술을 사용하여 피해자를 악성 도메인으로 유인합니다. [1] 피싱 이메일 및 사회 공학에서 맬웨어 배포에 이르기까지 다양한 전술이 피해자의 시스템에 정교한 맬웨어를 전달한 의료 정보가 포함된 많은 악성 도메인에서 식별되었습니다. [2] 악성 도메인은 인터넷 사용자에게 악성 서비스(스팸 서버, 피싱 웹사이트, C&C 서버 등)를 제공하여 사람의 사생활과 재산을 심각하게 위협하는 사이버 보안 공격의 중요한 징후 중 하나입니다. [3] DNS(Domain Name Service) 분석 중 악성 도메인 탐지는 기존 탐지 방법의 대부분을 차지합니다. [4] 우리는 이들이 암호화되지 않은 일반 텍스트를 통해 수집한 데이터를 타사 광고주 및 경우에 따라 악의적인 도메인과 공유하고 있음을 발견했습니다. [5] Interpol은 팬데믹 기간 동안 개인과 법인에 영향을 미친 세 가지 가장 일반적인 사이버 공격 유형을 국제 수준에서 확인했습니다. 1) 악성 도메인의 기능; 2) 악성 소프트웨어의 배포; 3) 강탈 프로그램을 다운로드합니다. [6] 앞으로 우리는 100,000개의 스쿼팅(대부분) 악성 도메인의 콘텐츠를 자동으로 검색하고 분석하는 크롤러를 구축했습니다. [7] 따라서 이러한 악성 도메인을 탐지할 수 있는 자동화되고 지능적인 시스템이 필요합니다. [8] 인터넷 활성 도메인 이름의 수가 급격히 증가함에 따라 이에 비례하여 악성 도메인의 점유율이 증가하고 있습니다. [9] 특히 악성 도메인은 네트워크 보안에 막대한 피해를 줄 수 있습니다. [10] 또한 분석된 코드에 의해 채택된 행동 모델의 분류와 분석 중에 접촉한 악성 도메인의 포괄적인 목록을 제공합니다. [11] 클러스터의 모든 도메인을 악성 도메인 목록에 넣습니다. [12] Geost 봇넷은 수백 개의 악성 도메인, C&C 서버용 IP 주소 13개, 러시아의 약 800,000명의 피해자, 피해자의 은행 계좌에 있는 수백만 유로에 대한 잠재적 액세스를 보유하고 있습니다. [13] 감염된 클라이언트는 악성 도메인과 상호 작용하는 경향이 있기 때문에 탐지 문제가 결합됩니다. [14] 악성 도메인은 다양한 사이버 공격의 중요한 구성 요소입니다. [15] 본 연구의 결과는 HTTP 포트를 활용하여 악성 도메인을 통해 악용하는 침투 테스트에 대한 평가이다. [16]
Detect Malicious Domain
This article discusses K-means data clustering method and Isolation forest and OSVM machine learning algorithms in terms of searching network anomalies in network log files in order to detect malicious domains. [1] We propose a DGA and DNS covert channel detection system based machine learning, using improved TF-IDF, specificity score and other algorithms to detect malicious domain names. [2] In order to detect malicious domains in large scale traffic data in real time, a modified SVM algorithm (F-SVM) is proposed in this paper. [3] The ability to detect malicious domain names is critical for protection against internet security, data theft, and other dangers. [4] This paper presents a method to reduce the labeling cost when acquiring training data for a system that detects malicious domain names by supervised machine learning. [5] This chapter propose a novel deep learning framework to detect malicious domains generated by malicious Domain Generation Algorithms (DGA). [6]이 기사에서는 악성 도메인을 탐지하기 위해 네트워크 로그 파일에서 네트워크 이상을 검색하는 관점에서 K-means 데이터 클러스터링 방법과 격리 포리스트 및 OSVM 머신 러닝 알고리즘에 대해 설명합니다. [1] 개선된 TF-IDF, 특이성 점수 및 기타 알고리즘을 사용하여 악성 도메인 이름을 탐지하는 DGA 및 DNS 은밀한 채널 탐지 시스템 기반 기계 학습을 제안합니다. [2] 본 논문에서는 대규모 트래픽 데이터에서 실시간으로 악성 도메인을 탐지하기 위해 수정된 SVM 알고리즘(F-SVM)을 제안한다. [3] 악의적인 도메인 이름을 감지하는 기능은 인터넷 보안, 데이터 도난 및 기타 위험으로부터 보호하는 데 중요합니다. [4] 본 논문에서는 지도 머신 러닝을 통해 악성 도메인 이름을 탐지하는 시스템에 대한 훈련 데이터를 획득할 때 레이블링 비용을 줄이는 방법을 제시합니다. [5] 이 장에서는 악성 DGA(Domain Generation Algorithms)에 의해 생성된 악성 도메인을 탐지하기 위한 새로운 딥 러닝 프레임워크를 제안합니다. [6]
Detecting Malicious Domain
IDGADS is capable of detecting malicious domains up to 99% accuracy. [1] The baseline system has been made publicly available and the data set is distributed for Detecting Malicious Domain names (DMD 2018) shared task. [2] Given the big data nature of Internet traffic data and the ability of algorithmically generating domains and acquiring and registering the domains in a near-automated fashion, detecting malicious domains in real-time is a daunting task for security analysts and network operators. [3]IDGADS는 최대 99%의 정확도로 악성 도메인을 탐지할 수 있습니다. [1] 기본 시스템은 공개적으로 사용 가능하게 되었으며 악성 도메인 이름 감지(DMD 2018) 공유 작업을 위해 데이터 세트가 배포되었습니다. [2] 인터넷 트래픽 데이터의 빅 데이터 특성과 알고리즘 방식으로 도메인을 생성하고 거의 자동화된 방식으로 도메인을 획득 및 등록하는 기능을 고려할 때 실시간으로 악성 도메인을 탐지하는 것은 보안 분석가와 네트워크 운영자에게 어려운 작업입니다. [3]
Identify Malicious Domain 악성 도메인 식별
In order to improve the security of domain name registration, this paper proposes a lightweight detection method based on the AdaBoost to identify malicious domain names, which focuses on proactively detecting malicious domain names by exploring the abnormal WHOIS records. [1] Over the years, researchers have tried to identify malicious domains based on specific features. [2] To tackle this issue, several recent techniques have been proposed to identify malicious domains. [3]본 논문에서는 도메인 이름 등록의 보안성을 향상시키기 위해 AdaBoost를 기반으로 악성 도메인 이름을 식별하는 경량 탐지 방법을 제안합니다. 이 방법은 비정상적인 WHOIS 레코드를 탐색하여 악성 도메인 이름을 사전에 탐지하는 데 중점을 둡니다. [1] 수년에 걸쳐 연구자들은 특정 기능을 기반으로 악성 도메인을 식별하려고 시도했습니다. [2] 이 문제를 해결하기 위해 악성 도메인을 식별하는 몇 가지 최근 기술이 제안되었습니다. [3]
Traditional Malicious Domain 기존 악성 도메인
In traditional malicious domain name detection algorithms, machine learning detection methods take a long time to extract features and the extraction methods are more complex; deep learning detection methods are easy to lose the semantic features of the entire domain name, and the detection results of a single neural network for different sample data sets are unstable. [1] Most of traditional malicious domain detection methods rely on feature engineering to learn the patterns of malicious domains. [2]기존의 악성 도메인 이름 탐지 알고리즘에서 기계 학습 탐지 방법은 특징을 추출하는 데 오랜 시간이 걸리고 추출 방법이 더 복잡합니다. 딥 러닝 탐지 방법은 전체 도메인 이름의 의미론적 특징을 잃기 쉽고 서로 다른 샘플 데이터 세트에 대한 단일 신경망의 탐지 결과가 불안정합니다. [1] 기존의 대부분의 악성 도메인 탐지 방법은 기능 엔지니어링에 의존하여 악성 도메인의 패턴을 학습합니다. [2]
malicious domain name 악성 도메인 이름
Distinguishing between non-malicious and malicious domain names is extremely important, as it allows to grant or block the access to external services, maximizing the security of the organization and users. [1] Driven by economic interests, attackers use malicious domain names to promote the development of botnets and phishing sites, which leads to serious information leakage of victims and devices, the proliferation of DDoS attacks and the rapid spread of viruses. [2] In traditional malicious domain name detection algorithms, machine learning detection methods take a long time to extract features and the extraction methods are more complex; deep learning detection methods are easy to lose the semantic features of the entire domain name, and the detection results of a single neural network for different sample data sets are unstable. [3] In this paper, we present MORTON, a system that identifies compromised enterprise devices (bots) without relying on malicious domain name detection. [4] In order to improve the security of domain name registration, this paper proposes a lightweight detection method based on the AdaBoost to identify malicious domain names, which focuses on proactively detecting malicious domain names by exploring the abnormal WHOIS records. [5] We further conduct a comprehensive analysis of the results including calculating the precision, recall, accuracy, and F1 score for each type of leakage, and show the information leaked by different extension categories and the malicious domain name that collecting the users’ privacy, as well as the results changing of detection over time. [6] A parallel convolutional model based on the feature selection module combined with an improved dynamic loss function based on curriculum learning is proposed, which can achieve effective detection on multielement malicious domain names. [7] In “PREMADOMA: An Operational Solution to Prevent Malicious Domain Name Registrations in the. [8] In recent years, botnets have used the domain generation algorithm to generate dynamic typified malicious domain names to bypass various detection methods. [9] This behavior will leave some records in the network flow and DNS logs, which provides us with an opportunity to identify infected internal UAVs and external malicious domain names. [10] Taken together, these results suggest that malware-infected machines can be identified and removed from networks using DNS queries for detected malicious domain names as triggers. [11] Malicious domain names are consistently changing. [12] In recent years, modern botnets employ the technique of domain generation algorithm (DGA) to evade detection solutions that use either reverse engineering methods, or blacklisting of malicious domain names. [13] We propose a DGA and DNS covert channel detection system based machine learning, using improved TF-IDF, specificity score and other algorithms to detect malicious domain names. [14] With the prosperity of the Internet, the number of malicious domain name is enormous, and the scope and harm of the threats they create are increasing. [15] Using an intrinsic feature of malicious domain name queries prior to their registration (perhaps due to clock drift), we devise a difference-based lightweight feature for malicious C2 domain name detection. [16] Then multiple popular classifiers are adopted in order to pick the malicious domain names out from the DNS traffic using those 32 features. [17] The ability to detect malicious domain names is critical for protection against internet security, data theft, and other dangers. [18] By learning the domain names' resolved results collected at different times in different areas, the FCDR can classify and identify Fast Flux domain name, CDN domain name, other malicious domain names and common non-CDN domain name more accurately. [19] We cover a broad array of attack types including malware, spam, insider threats, network intrusions, false data injection, and malicious domain names used by botnets. [20] This paper presents a method to reduce the labeling cost when acquiring training data for a system that detects malicious domain names by supervised machine learning. [21] Malicious domain name attacks have become a serious issue for Internet security. [22] At present, malwares are used by attackers to generate many malicious domain names and implant malicious instructions in malicious domain names. [23] More and more bots utilize the domain generation algorithm (DGA) to generate malicious domain names to communicate with Command & Control (CC it only needs to input the domain name itself and can automatically estimate the probability that the domain name was generated by DGAs. [24] The baseline system has been made publicly available and the data set is distributed for Detecting Malicious Domain names (DMD 2018) shared task. [25] Furthermore, we show that this approach is effective in identifying previously unknown malicious entities such as malicious domain names and IP addresses. [26] DGAs dynamically and consistently generate large volumes of malicious domain names, only a few of which are registered by the botmaster, within a short time window around their generation time, and subsequently resolved when the malware on the infected machine tries to access them. [27] However, the existing detection approaches cannot simultaneously identify both malicious domain names and infected hosts. [28] Domain generation algorithms (DGA) provide methods that use specific parameters as random seeds to generate a large number of random domain names for preventing malicious domain name detection, which greatly increases the difficulty of detecting and defending botnets and malware. [29] Malicious domain names usually refer to a series of illegal activities, posing threats to people’s privacy and property. [30]비악성 도메인 이름과 악성 도메인 이름을 구별하는 것은 외부 서비스에 대한 액세스를 허용하거나 차단하여 조직과 사용자의 보안을 극대화하기 때문에 매우 중요합니다. [1] 경제적 이익에 따라 공격자는 악성 도메인 이름을 사용하여 봇넷 및 피싱 사이트의 개발을 촉진하여 피해자 및 장치의 심각한 정보 유출, DDoS 공격의 확산 및 바이러스의 급속한 확산을 초래합니다. [2] 기존의 악성 도메인 이름 탐지 알고리즘에서 기계 학습 탐지 방법은 특징을 추출하는 데 오랜 시간이 걸리고 추출 방법이 더 복잡합니다. 딥 러닝 탐지 방법은 전체 도메인 이름의 의미론적 특징을 잃기 쉽고 서로 다른 샘플 데이터 세트에 대한 단일 신경망의 탐지 결과가 불안정합니다. [3] 이 문서에서는 악성 도메인 이름 탐지에 의존하지 않고 손상된 엔터프라이즈 장치(봇)를 식별하는 시스템인 MORTON을 제시합니다. [4] 본 논문에서는 도메인 이름 등록의 보안성을 향상시키기 위해 AdaBoost를 기반으로 악성 도메인 이름을 식별하는 경량 탐지 방법을 제안합니다. 이 방법은 비정상적인 WHOIS 레코드를 탐색하여 악성 도메인 이름을 사전에 탐지하는 데 중점을 둡니다. [5] 또한, 유출 유형별 정밀도, 회수율, 정확도, F1 점수 등을 종합적으로 분석하여 확장 카테고리별로 유출된 정보와 사용자의 개인정보를 수집하는 악성 도메인명 등을 보여줍니다. 시간이 지남에 따라 탐지 결과가 변하기 때문입니다. [6] 다중 요소 악성 도메인 이름에 대한 효과적인 탐지를 달성할 수 있는 커리큘럼 학습 기반의 향상된 동적 손실 기능과 결합된 기능 선택 모듈 기반 병렬 컨볼루션 모델을 제안합니다. [7] "PREMADOMA: 악성 도메인 이름 등록 방지를 위한 운영 솔루션. [8] 최근 몇 년 동안 봇넷은 다양한 탐지 방법을 우회하기 위해 도메인 생성 알고리즘을 사용하여 동적으로 유형화된 악성 도메인 이름을 생성했습니다. [9] 이 동작은 네트워크 흐름 및 DNS 로그에 일부 기록을 남기므로 감염된 내부 UAV 및 외부 악성 도메인 이름을 식별할 수 있는 기회를 제공합니다. [10] 종합하면, 이러한 결과는 탐지된 악성 도메인 이름에 대한 DNS 쿼리를 트리거로 사용하여 맬웨어에 감염된 시스템을 식별하고 네트워크에서 제거할 수 있음을 시사합니다. [11] 악성 도메인 이름은 지속적으로 변경되고 있습니다. [12] 최근 몇 년 동안 최신 봇넷은 DGA(Domain Generation Algorithm) 기술을 사용하여 리버스 엔지니어링 방법이나 악성 도메인 이름의 블랙리스트를 사용하는 탐지 솔루션을 회피합니다. [13] 개선된 TF-IDF, 특이성 점수 및 기타 알고리즘을 사용하여 악성 도메인 이름을 탐지하는 DGA 및 DNS 은밀한 채널 탐지 시스템 기반 기계 학습을 제안합니다. [14] 인터넷의 발전과 함께 악성 도메인 이름의 수는 엄청나며 이들이 만드는 위협의 범위와 피해는 증가하고 있습니다. [15] 등록 전에 악의적인 도메인 이름 쿼리의 고유 기능(클럭 드리프트로 인한 것일 수 있음)을 사용하여 악의적인 C2 도메인 이름 감지를 위한 차등 기반 경량 기능을 고안했습니다. [16] 그런 다음 이러한 32가지 기능을 사용하여 DNS 트래픽에서 악성 도메인 이름을 선택하기 위해 여러 인기 있는 분류기가 채택됩니다. [17] 악의적인 도메인 이름을 감지하는 기능은 인터넷 보안, 데이터 도난 및 기타 위험으로부터 보호하는 데 중요합니다. [18] FCDR은 서로 다른 영역에서 서로 다른 시간에 수집된 도메인 이름의 해결 결과를 학습함으로써 Fast Flux 도메인 이름, CDN 도메인 이름, 기타 악성 도메인 이름 및 일반적인 비 CDN 도메인 이름을 보다 정확하게 분류하고 식별할 수 있습니다. [19] 맬웨어, 스팸, 내부자 위협, 네트워크 침입, 허위 데이터 주입, 봇넷에서 사용하는 악성 도메인 이름을 비롯한 광범위한 공격 유형을 다룹니다. [20] 본 논문에서는 지도 머신 러닝을 통해 악성 도메인 이름을 탐지하는 시스템에 대한 훈련 데이터를 획득할 때 레이블링 비용을 줄이는 방법을 제시합니다. [21] 악의적인 도메인 이름 공격은 인터넷 보안에 심각한 문제가 되었습니다. [22] 현재, 악성코드는 공격자가 많은 악성 도메인 이름을 생성하고 악성 도메인 이름에 악성 명령을 삽입하는 데 사용됩니다. [23] 점점 더 많은 봇이 도메인 생성 알고리즘(DGA)을 사용하여 Command & Control과 통신하기 위해 악성 도메인 이름을 생성합니다(CC는 도메인 이름 자체를 입력하기만 하면 되며 도메인 이름이 DGA에 의해 생성되었을 확률을 자동으로 추정할 수 있습니다. [24] 기본 시스템은 공개적으로 사용 가능하게 되었으며 악성 도메인 이름 감지(DMD 2018) 공유 작업을 위해 데이터 세트가 배포되었습니다. [25] 또한 이 접근 방식이 악성 도메인 이름 및 IP 주소와 같이 이전에 알려지지 않은 악성 엔티티를 식별하는 데 효과적임을 보여줍니다. [26] DGA는 대량의 악성 도메인 이름을 동적이고 일관되게 생성하며, 생성 시간과 가까운 짧은 시간 내에 봇마스터가 그 중 일부만 등록한 후 감염된 시스템의 맬웨어가 액세스를 시도할 때 해결됩니다. [27] 그러나 기존 탐지 방식으로는 악성 도메인 이름과 감염된 호스트를 동시에 식별할 수 없습니다. [28] 도메인 생성 알고리즘(DGA)은 악성 도메인 이름 탐지를 방지하기 위해 특정 매개변수를 무작위 시드로 사용하여 다수의 무작위 도메인 이름을 생성하는 방법을 제공하며, 이는 봇넷 및 멀웨어 탐지 및 방어의 어려움을 크게 증가시킵니다. [29] 악성 도메인 이름은 일반적으로 사람들의 개인 정보와 재산에 위협이 되는 일련의 불법 활동을 나타냅니다. [30]
malicious domain detection 악성 도메인 탐지
Fast and accurate malicious domain detection is an essential research theme to prevent cybercrime, and machine learning is an attractive approach for detecting unseen malicious domains in the past decade. [1] Most of traditional malicious domain detection methods rely on feature engineering to learn the patterns of malicious domains. [2] We build Hawk-Eye, a system to classify domain names extracted from PCAP files, and use it to evaluate the performance of the various features we studied, and compare them to malicious domain detection features from the literature. [3]빠르고 정확한 악성 도메인 탐지는 사이버 범죄를 예방하기 위한 필수 연구 주제이며 머신 러닝은 지난 10년 동안 보이지 않는 악성 도메인을 탐지하는 매력적인 접근 방식입니다. [1] 기존의 대부분의 악성 도메인 탐지 방법은 기능 엔지니어링에 의존하여 악성 도메인의 패턴을 학습합니다. [2] PCAP 파일에서 추출한 도메인 이름을 분류하는 시스템인 Hawk-Eye를 구축하고 이를 사용하여 연구한 다양한 기능의 성능을 평가하고 문헌의 악성 도메인 탐지 기능과 비교합니다. [3]
malicious domain identification
Thus, DNS analysis has become a popular tool for malicious domain identification. [1] Malicious domain identification is an important task in the field of cyberspace security. [2]따라서 DNS 분석은 악성 도메인 식별을 위한 인기 있는 도구가 되었습니다. [1] 악성 도메인 식별은 사이버 공간 보안 분야에서 중요한 작업입니다. [2]
malicious domain registration
We advance the state of the art by leveraging recent insights into the ecosystem of malicious domain registrations, focusing explicitly on facilitators employed for bulk registration and similarity patterns in registrant information. [1] We advance the state of the art by leveraging recent insights into the ecosystem of malicious domain registrations, focusing explicitly on facilitators employed for bulk registration and similarity patterns in registrant information. [2]우리는 대량 등록 및 등록자 정보의 유사성 패턴에 사용되는 촉진자에 명시적으로 초점을 맞춘 악성 도메인 등록 생태계에 대한 최근의 통찰력을 활용하여 최첨단 기술을 발전시킵니다. [1] 우리는 대량 등록 및 등록자 정보의 유사성 패턴에 사용되는 촉진자에 명시적으로 초점을 맞추고 악성 도메인 등록 생태계에 대한 최근의 통찰력을 활용하여 최첨단 기술을 발전시킵니다. [2]