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講演抄録/キーワード
講演名 2022-06-24 11:50
悪性ドメインへのDNSクエリログ解析による未知悪性ドメイン検出手法の検討
山田大登野林大起池永全志九工大IA2022-14 ICSS2022-14
抄録 (和) ネットワーク利用者のマルウェア感染は脅威であり深刻な被害を受ける可能性がある.マルウェアに感染する経路はさまざまであり,メールの添付ファイルからの感染やWeb サイトの閲覧による感染などがあげられる.マルウェア対策方法の一つとして既知悪性ドメインリストを用いてマルウェア感染端末がC&Cサーバへアクセスする挙動を検出するシグネチャ型の手法があるが,既知悪性ドメインリストにはない悪性ドメインを検出することはできない.またマルウェアは日々増加しているためこの手法による対策は限界があると言える.
そこで本研究では,ネットワーク利用者からのDNS クエリログによるアクセス履歴を用いた未知悪性ドメイン検出の手法を提案する.マルウェア感染端末のDNSクエリの挙動に着目し,機械学習を用いることで既知悪性ドメインリストにはない未知の悪性ドメインを検出することを目指す.
また,本研究では提案手法を実ネットワークで記録されたDNS サーバのログ情報を用いて検証をした結果,本手法により既知悪性ドメインリストには存在しない未知の悪性ドメインを複数発見できた. 
(英) Malware infection of network users is one of the critical threats on the Internet. Users have a risk of being infected with malware in various ways, such as through email attachments, browsing websites, and clicking on web advertisements. A major countermeasure for malware infection is a signature-type detection method that uses a blacklist to block communication with a C&C server that the malware accesses for malicious attacks. However, if the C&C server is an unknown malicious domain name not included in the blacklist, the countermeasure cannot be effective. Furthermore, malware is on the rise every day, so the unknown malicious domain names have been increasing.
This paper focuses on the DNS query logs of malware-infected devices and proposes an unknown malicious domain name detection method using the access history of network users. We aim to detect an unknown malicious domains name using machine learning to analyze the access history of DNS queries of malware-infected devices. In this study, to evaluate the effectiveness of the proposed method, we verify the detection performance of unknown malicious domain names using actual DNS query logs.
キーワード (和) DNSクエリ / 機械学習 / マルウェア / / / / /  
(英) DNSquery / Machine Learning / malware / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 85, IA2022-14, pp. 76-80, 2022年6月.
資料番号 IA2022-14 
発行日 2022-06-16 (IA, ICSS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IA2022-14 ICSS2022-14

研究会情報
研究会 IA ICSS  
開催期間 2022-06-23 - 2022-06-24 
開催地(和) 長崎県立大学シーボルト校 
開催地(英) Univ. of Nagasaki 
テーマ(和) インターネットセキュリティ、一般 
テーマ(英) Internet Security, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IA 
会議コード 2022-06-IA-ICSS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 悪性ドメインへのDNSクエリログ解析による未知悪性ドメイン検出手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Studies on Blacklists based DNS Query Analysis for Malicious Domain Detection 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) DNSクエリ / DNSquery  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(3)(和/英) マルウェア / malware  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 大登 / Hiroto Yamada / ヤマダ ヒロト
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyutech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 野林 大起 / Daiki Nobayashi / ノバヤシ ダイキ
第2著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyutech)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 池永 全志 / Takeshi Ikenaga / イケナガ タケシ
第3著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyutech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-06-24 11:50:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IA 
資料番号 IA2022-14, ICSS2022-14 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.85(IA), no.86(ICSS) 
ページ範囲 pp.76-80 
ページ数
発行日 2022-06-16 (IA, ICSS) 


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