Aplicación de redes neuronales profundas para la detección automática de nombres de dominio generados de manera aleatoria

En el contexto de la seguridad de redes de datos, un nombre de dominio generado de manera algorítmica (DGA, de sus siglas en inglés) es utilizado por el software malicioso (malware) para generar de manera dinámica un gran número de nombres de dominios de manera pseudo aleatoria, y luego utilizar un...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Catania, Carlos
Otros Autores: Palau, Franco David; Caffaratti, Gabriel; Guerra Torres, Jorge Luis; Cortés, Lucía; Rezinovsky, Alfredo Daniel; Marchetta Fernandez, Martín Gonzalo
Formato: info:eu-repo/semantics/other Proyecto de investigación acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
Protección de datos
Procesamiento de datos
Software
Lenguaje de programación
Acceso en línea:http://bdigital.uncu.edu.ar/14399
Aporte de:
Biblioteca Digital de Universidad Nacional de Cuyo
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description En el contexto de la seguridad de redes de datos, un nombre de dominio generado de manera algorítmica (DGA, de sus siglas en inglés) es utilizado por el software malicioso (malware) para generar de manera dinámica un gran número de nombres de dominios de manera pseudo aleatoria, y luego utilizar un subconjunto de estos como parte del canal de Comando y Control (C&C). Este canal podrá luego ser utilizado para indicar, a las máquinas infectadas con el malware, diferentes acciones maliciosas como ser SPAM, campañas de Clicks, Denegación de servicio, etc. El presente proyecto propone el desarrollo de algoritmos de detección de DGA mediante la utilización de algoritmos de aprendizaje de máquinas en general y las redes neuronales profundas en particular. En los últimos 10 años la utilización de redes neuronales profundas ha sido la causa detrás de los mayores avances en el reconocimiento automático de imágenes, audio, video y análisis de texto. Se espera que la aplicación de redes neuronales profundas para el aprendizaje de los patrones comunes a los DGA permita desarrollar herramientas de detección no solo con una baja tasa de falsos positivos sino también con la capacidad de operar en tiempo real. Esto último resulta fundamental para lidiar con las amenazas de seguridad de hoy.
author2 Palau, Franco David; Caffaratti, Gabriel; Guerra Torres, Jorge Luis; Cortés, Lucía; Rezinovsky, Alfredo Daniel; Marchetta Fernandez, Martín Gonzalo
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