Malicious Domains(악성 도메인)란 무엇입니까?
Malicious Domains 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] Most of traditional malicious domain detection methods rely on feature engineering to learn the patterns of malicious domains. [5] 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. [6] 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. [7] 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. [8] This creates a need for an automated and intelligent system that can detect such malicious domains. [9] The number of Internet active domain names is rapidly raising, thus proportionally share of malicious domains is increasing. [10] Specifically, malicious domains can cause tremendous damages to network security. [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]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] 기존의 대부분의 악성 도메인 탐지 방법은 특징 엔지니어링에 의존하여 악성 도메인의 패턴을 학습합니다. [5] 우리는 이들이 암호화되지 않은 일반 텍스트를 통해 수집한 데이터를 타사 광고주 및 경우에 따라 악의적인 도메인과 공유하고 있음을 발견했습니다. [6] Interpol은 팬데믹 기간 동안 개인과 법인에 영향을 미친 세 가지 가장 일반적인 사이버 공격 유형을 국제 수준에서 확인했습니다. 1) 악의적인 도메인의 기능; 2) 악성 소프트웨어의 배포 3) 강탈 프로그램을 다운로드합니다. [7] 앞으로 우리는 100,000개의 스쿼팅(대부분) 악성 도메인의 콘텐츠를 자동으로 검색하고 분석하는 크롤러를 구축했습니다. [8] 따라서 이러한 악성 도메인을 탐지할 수 있는 자동화되고 지능적인 시스템이 필요합니다. [9] 인터넷 활성 도메인 이름의 수가 급격히 증가함에 따라 그에 비례하여 악성 도메인의 점유율도 증가하고 있습니다. [10] 특히 악성 도메인은 네트워크 보안에 막대한 피해를 줄 수 있습니다. [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]
Detect Malicious Domains 악성 도메인 탐지
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] In this collaborative research associating Ben-Gurion University and IBM, we develop a novel algorithm to detect malicious domains and relate them to a specific malware campaign in a large-scale real-data DNS traffic environment, dubbed Identification of Malicious Domain Campaigns (IMDoC) algorithm. [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] This chapter propose a novel deep learning framework to detect malicious domains generated by malicious Domain Generation Algorithms (DGA). [4] Recent techniques detect malicious domains by building classifiers based on domain character features which may be easily evaded by attackers. [5]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] Ben-Gurion University와 IBM을 연계한 이 공동 연구에서 우리는 악성 도메인을 탐지하고 이를 악성 도메인 캠페인 식별(IMDoC)이라고 하는 대규모 실제 데이터 DNS 트래픽 환경에서 특정 악성 코드 캠페인과 연결하는 새로운 알고리즘을 개발합니다. 연산. [2] 본 논문에서는 대규모 트래픽 데이터에서 실시간으로 악성 도메인을 탐지하기 위해 수정된 SVM 알고리즘(F-SVM)을 제안한다. [3] 이 장에서는 악성 DGA(Domain Generation Algorithms)에 의해 생성된 악성 도메인을 탐지하기 위한 새로운 딥 러닝 프레임워크를 제안합니다. [4] 최근 기술은 공격자가 쉽게 회피할 수 있는 도메인 특성을 기반으로 분류기를 구축하여 악성 도메인을 탐지합니다. [5]
Identify Malicious Domains 악성 도메인 식별
The domain name registries and registrars can adopt the proposed method as the first layer of defense to identify malicious domains on the domain registration stage. [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]도메인 이름 등록 기관 및 등록 기관은 도메인 등록 단계에서 악성 도메인을 식별하기 위한 첫 번째 방어 계층으로 제안된 방법을 채택할 수 있습니다. [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]
Detecting Malicious Domains 악성 도메인 탐지
IDGADS is capable of detecting malicious domains up to 99% accuracy. [1] propose a system for detecting malicious domains at registration time, before they have an opportunity to be used. [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] 악의적인 도메인이 사용되기 전에 등록 시 탐지하는 시스템을 제안합니다. [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]
Future Malicious Domains
Using a phish feed and malicious domain feed from the Anti-Phishing Working Group (APWG), evaluation of our domain classifier achieves 94% accuracy on future malicious domains, while maintaining 88% and 92% accuracy on malicious and compromised datasets respectively from two other sources. [1] Our classifier achieves 94% accuracy on future malicious domains, while maintaining 88% and 92% accuracy on malicious and compromised datasets respectively from two other sources. [2]Anti-Phishing Working Group(APWG)의 피싱 피드 및 악성 도메인 피드를 사용하여 도메인 분류기 평가는 미래의 악성 도메인에 대해 94%의 정확도를 달성하는 동시에 두 개의 다른 악성 데이터 세트에 대해 각각 88% 및 92%의 정확도를 유지합니다. 소스. [1] 우리의 분류기는 미래의 악성 도메인에 대해 94%의 정확도를 달성하는 반면 두 개의 다른 소스에서 악성 및 손상된 데이터 세트에 대해 각각 88% 및 92%의 정확도를 유지합니다. [2]
malicious domains generated
Detecting the malicious domains generated by the DGAs in real time is the most challenging task and significant research has been carried out by applying different machine learning algorithms. [1] This chapter propose a novel deep learning framework to detect malicious domains generated by malicious Domain Generation Algorithms (DGA). [2]DGA에 의해 생성된 악성 도메인을 실시간으로 탐지하는 것은 가장 어려운 작업이며 다양한 기계 학습 알고리즘을 적용하여 상당한 연구가 수행되었습니다. [1] 이 장에서는 악성 DGA(Domain Generation Algorithms)에 의해 생성된 악성 도메인을 탐지하기 위한 새로운 딥 러닝 프레임워크를 제안합니다. [2]