首頁瀏覽人次: 728,782 次 (Since 2010/07/14) 會員登入
聯盟單位  |  虛擬講堂  |  網路直播  |  其他演講  |  排行榜  |  留言板  |  知識擂台  |  回首頁
首頁 > 虛擬講堂 > 動態產生惡意域名偵測之研究 快速搜尋演講 進階搜尋
  動態產生惡意域名偵測之研究 
★chrome瀏覽器無法播放Silverlight解決辦法
0:00 / 0:00

講者:元智大學 朱宇豐
日期:2015/10/21
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:17:13
觀看:314
推薦:0
摘要:
Session F1:資通安全及個人資料安全保護管理

論文作者:朱宇豐、詹前隆、潘人豪

現今有做系統的設備電腦或手機越來越普及,這些設備都可以安裝軟體,之中連結網際網路是必備 的功能之一。所以許多惡意軟體也利用這樣常態功 能來達到入侵破壞的...
Session F1:資通安全及個人資料安全保護管理

論文作者:朱宇豐、詹前隆、潘人豪

現今有做系統的設備電腦或手機越來越普及,這些設備都可以安裝軟體,之中連結網際網路是必備 的功能之一。所以許多惡意軟體也利用這樣常態功 能來達到入侵破壞的能力,但這些惡意軟體需要跟控制端聯繫的技術極為重要,本研究就是針對於惡意軟體跟控制端連結的一種隱匿的技術,此技術是動態產生網域名稱演算法讓資訊安全人員混淆,無法即時或費時去鑑識追蹤控制端來源。

本研究突破舊有的字串亂度或者正常網域名稱字元組合來預測,舊有的方法對於字串亂度低或者對 於字串的組合相似於正常網域名稱就很有可能無法判斷。所以提出之方法是依照惡意軟體產生之網 域名稱萃取特徵值來分群,可以得到每個惡意軟體產生網域名稱特性,依照此特性訓練出機率模型,並且加入正常網域名稱的機率模型來做判斷分類,這樣每個機率模型會有特性,依特性分類得出更有效的判斷依據。經實驗證實對於8 種動態產生網域名稱的惡意軟體有效偵測,並且對於字元組合相似於正常網域名稱的2 個惡意軟體(MATSNU, ROVNIX),特徵值分群,到13 群的時候準確率 (Precision)達到0.9 以上,表示可以偵測到90%以上的動態產生網域名稱。

現在位置:演講摘要詳細內容
推薦  (0)
推薦至Plurk
提供:TANET台灣網際網路研討會-TANET2015

轉寄  

推薦者:
電子郵件地址: (如欲轉寄多人,請以 ; 分隔email)
留言給收件者:

回報問題  

問題說明:




[ACCTA(2)-2/6]...
講者:符儒嘉
觀看:437
夢想起飛–紙飛機
講者:卓志賢
觀看:929
【週日閱讀科學大師】芝麻開門...
講者:李琳山
觀看:1,120
【週日閱讀科學大師】通往宇宙...
講者:吳俊輝
觀看:80
【週日閱讀科學大師】上太空也...
講者:黃居正
觀看:74

現在位置:學習公約