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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-21 14:15 DNSトラヒックデータ解析による通信履歴の特徴に基づく悪性ドメイン検出精度改善手法の検討 ○古賀俊希・野林大起・池永全志（九工大）  IA2023-12 |
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| 抄録 | （和） | インターネット上でのマルウェアによる被害が拡大しており対策が必要となっている．マルウェア感染端末は攻撃のための情報を取得するために，Command and Control (C&C) サーバと通信をする際に，DNS を利用するケースがある．先行研究では，マルウェア感染端末のDNS 通信の履歴に着目し，C&C サーバとの通信の前後に特徴的な挙動が現れると仮定して，既知悪性ドメインとの共起関係を導出することで別の悪性ドメインを検出する手法が提案されているが，使用するデータによって悪性ドメインの検出精度が大きく変化するという課題がある．本研究では，先行研究での各ドメインの挙動の特徴を算出する際に，通信履歴内の問い合わせドメイン名をプライマリドメイン名に短縮し，複数のドメインを共通視することによる悪性ドメイン検出精度への影響を検討する．さらに，提案手法の有効性を確認するため，一般に公開されているラベル付きデータセットに対して提案手法を適用し，悪性ドメインと良性ドメインの分類精度を評価する． |
| （英） | Malware on the Internet is causing increasing damage, and countermeasures are needed. In some cases, malware-infected terminals use DNS when communicating with command and control (C&C) servers to obtain information for attacks. In previous study, a method to detect other malicious domains was proposed by focusing on the DNS communication history of malware-infected terminals and deriving co-occurrence relationships with known malicious domains based on the assumption that characteristic behaviors appear before and after communication with the C&C server. However, this method has a problem that the accuracy of detecting malignant domains varies greatly depending on the using data. In this paper, we discuss the impact on the accuracy of malicious domain detection by shortening the query domain name in the communication history to the primary domain name to make multiple domains common when calculating the characteristics of the behavior of each domain in the previous study. And to confirm the effectiveness of the proposed method, we apply the proposed method to a publicly available labeled dataset and evaluate the classification accuracy of the malignant and benign domains. | |
| キーワード | （和） | DNS / マルウェア / ドメイン名 / 機械学習 / / / / |
| （英） | DNS / Malware / Domain Name / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 193, IA2023-12, pp. 6-10, 2023年9月. | |
| 資料番号 | IA2023-12 | |
| 発行日 | 2023-09-14 (IA) | |
| ISSN | 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 | IA2023-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
| 開催期間 | 2023-09-21 - 2023-09-22 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univeristy |
| テーマ（和） | インターネット運用・管理, ネットワークアーキテクチャ, 通信プロトコル, IoT, 一般 |
| テーマ（英） | Internet Operation and Management, Network Architecture, Communication Protocols, IoT, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2023-09-IA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | DNSトラヒックデータ解析による通信履歴の特徴に基づく悪性ドメイン検出精度改善手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Studies on Malicious Domain Detection Method based on Feature of DNS Communication History by using DNS Traffic Analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | DNS / DNS |
| キーワード(2)（和/英） | マルウェア / Malware |
| キーワード(3)（和/英） | ドメイン名 / Domain Name |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 古賀 俊希 / Toshiki Koga / コガ トシキ |
| 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： KIT) |
| 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： KIT) |
| 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： KIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-09-21 14:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2023-12 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.193 |
| ページ範囲 | pp.6-10 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-09-14 (IA) |
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