辞書に基づくDGAボットにより生成された悪性ドメインの判別

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-11-28
• タイトル: 辞書に基づくDGAボットにより生成された悪性ドメインの判別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Approach for Identifying Malicious Domain Names Generated by Dictionary-based DGA bots
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セキュリティシステム
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 九州工業大学
• 著者所属: 九州工業大学
• 著者所属: 九州工業大学
• 著者所属: 九州工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 佐藤, 彰洋; 福田, 豊; 和田, 数字郎; 中村, 豊
• 著者名(英): Akihiro, Satoh; Yutaka, Fukuda; Sujiro, Wada; Yutaka, Nakamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 高度な DGA ボットの出現により，コンピュータネットワークは深刻な脅威に直面している．この DGA ボットは，自身の辞書から単語を連結することで，人為的に生成したものと判別が困難な悪性ドメインを機械的に生成する．本稿では，ドメインの文字列を構成する単語間の関係性を考慮することで，辞書に基づく DGA ボットにより生成された悪性ドメインの判別を試みる．また実験を通じて，提案手法が 0.9977 の再現率と 0.9869 の適合率で悪性ドメインを判別可能であることを確認した．この結果から，ネットワークに内在する多様なボットへの迅速な対処が可能となるため，ネットワークの運用において安全性の向上が期待できる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Computer networks are facing serious threats by the emergence of sophisticated new DGA bots. These DGA bots have their own dictionary, from which they concatenate words to dynamically generate malicious domain names that are difficult to distinguish from human-generated domain names. In this paper, we propose an approach for identifying malicious domain names based on relations among the words that constitute the character string of each domain name. Our evaluation demonstrates that this approach has high identification ability, with a recall of 0.9977 and a precision of 0.9869. By enabling one to swiftly address various bots, our approach contributes to dramatically improving network security.
• 書誌情報: インターネットと運用技術シンポジウム論文集; 巻 2019, p. 80-86, 発行日 2019-11-28
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会