Detekce maligních domén s využitím AI

Malígne domény predstavujú vážnu hrozbu pre kybernetickú bezpečnosť, keďže sa zneužívajú na šírenie škodlivého kódu, uskutočňovanie phishingových útokov a komunikáciu s napadnutými systémami prostredníctvom domén generovaných algoritmami (DGA). Cieľom tejto práce je navrhnúť a vyhodnotiť modely pre ich detekciu s využitím neurónových sietí postavených na transformerovej architektúre. Modely boli trénované na rôznych typoch vstupných dát, ako sú názvy domén, záznamy RDAP/Whois, údaje z DNS komunikácie a geografické informácie z IP adries. Najvyššie F1 skóre (98,61\%) dosiahol model určený na detekciu DGA domén natrénovaný nad doménovými menami. Podobne vysoké hodnoty sa podarilo dosiahnuť aj pri detekcii phishingu (98,39\%) a malvéru (95,70\%) na základe údajov z RDAP. Navrhované riešenie vykazuje vysokú presnosť, eliminuje potrebu časovo náročného manuálneho spracovania vstupných údajov a umožňuje automatizované učenie z nových dát. Tým sa zvyšuje odolnosť voči meniacim sa útočným technikám a zaručuje spoľahlivé fungovanie aj pri dlhodobom nasadení v praxi.

Grantor dc:publisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií

Author dc:creator

• Bučko, Filip

Advisor dc:contributor.advisor

• Hranický, Radek

• Škodlivé domény
• Algoritmy generovania domén (DGA)
• Detekcia malvéru
• Detekcia phishingu
• Transformery
• Generatívna AI
• Transferové učenie
• Sekvenčné modelovanie
• Mechanizmy pozornosti.
• Malicious domains
• Domain Generation Algorithms (DGAs)
• Malware detection
• Phishing detection
• Transformer Neural Network
• Generative AI
• Transfer learning
• Sequence modeling
• Attention mechanisms.

Statement dc:rights

• Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení

Language dc:language.iso

sk

Dc Identifier Other

164612

OAI identifier oai:identifier

oai:dspace.vut.cz:11012/254877