IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.2
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pp.94-99
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2016
Application layer attacks have for years posed an ever-serious threat to network security, since they always come after a technically legitimate connection has been established. In recent years, cyber criminals have turned to fully exploiting the web as a medium of communication to launch a variety of forbidden or illicit activities by spreading malicious automated software (auto-ware) such as adware, spyware, or bots. When this malicious auto-ware infects a network, it will act like a robot, mimic normal behavior of web access, and bypass the network firewall or intrusion detection system. Besides that, in a private and large network, with huge Hypertext Transfer Protocol (HTTP) traffic generated each day, communication behavior identification and classification of auto-ware is a challenge. In this paper, based on a previous study, analysis of auto-ware communication behavior, and with the addition of new features, a method for classification of HTTP auto-ware communication is proposed. For that, a Not Only Structured Query Language (NoSQL) database is applied to handle large volumes of unstructured HTTP requests captured every day. The method is tested with real HTTP traffic data collected through a proxy server of a private network, providing good results in the classification and detection of suspicious auto-ware web access.
Lim, Sun-Hee;Cho, Jaeik;Kim, Jong-Hyun;Lee, Byung Gil
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.1
no.1
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pp.55-60
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2012
Recent botnets are widely using the DNS services at the connection of C&C server in order to evade botnet's detection. It is necessary to study on DNS analysis in order to counteract anomaly-based technique using the DNS. This paper studies collection of DNS traffic for experimental data and supervised learning for DNS traffic-based malicious domain classification such as query of domain name corresponding to C&C server from zombies. Especially, this paper would aim to determine significant features of DNS-based classification system for malicious domain extraction by the Principal Component Analysis(PCA).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.4
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pp.1471-1492
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2015
The rapid development of smartphone technologies have resulted in the evolution of mobile botnets. The implications of botnets have inspired attention from the academia and the industry alike, which includes vendors, investors, hackers, and researcher community. Above all, the capability of botnets is uncovered through a wide range of malicious activities, such as distributed denial of service (DDoS), theft of business information, remote access, online or click fraud, phishing, malware distribution, spam emails, and building mobile devices for the illegitimate exchange of information and materials. In this study, we investigate mobile botnet attacks by exploring attack vectors and subsequently present a well-defined thematic taxonomy. By identifying the significant parameters from the taxonomy, we compared the effects of existing mobile botnets on commercial platforms as well as open source mobile operating system platforms. The parameters for review include mobile botnet architecture, platform, target audience, vulnerabilities or loopholes, operational impact, and detection approaches. In relation to our findings, research challenges are then presented in this domain.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.4
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pp.617-624
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2014
Smart phone usage has increased exponentially and open source based Android OS occupy significant market share. However, various malicious applications that use the characteristic of Android threaten users. In this paper, we construct an efficient malicious application detector by using the principle component analysis and the incremental k nearest neighbor algorithm, which consider an required permission, of Android applications. The cross validation is exploited in order to find a critical parameter of the algorithm. For the performance evaluation of our approach, we simulate a real data set of Contagio Mobile.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.1
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pp.97-106
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2021
Social networking platforms have become a smart way for people to interact and meet on internet. It provides a way to keep in touch with friends, families, colleagues, business partners, and many more. Among the various social networking sites, Twitter is one of the fastest-growing sites where users can read the news, share ideas, discuss issues etc. Due to its vast popularity, the accounts of legitimate users are vulnerable to the large number of threats. Spam and Malware are some of the most affecting threats found on Twitter. Therefore, in order to enjoy seamless services it is required to secure Twitter against malicious users by fixing them in advance. Various researches have used many Machine Learning (ML) based approaches to detect spammers on Twitter. This research aims to devise a secure system based on Hybrid Similarity Cosine and Soft Cosine measured in combination with Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) to secure Twitter network against spammers. The similarity among tweets is determined using Cosine with Soft Cosine which has been applied on the Twitter dataset. GA has been utilized to enhance training with minimum training error by selecting the best suitable features according to the designed fitness function. The tweets have been classified as spammer and non-spammer based on ANN structure along with the voting rule. The True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) and Classification Accuracy are considered as the evaluation parameter to evaluate the performance of system designed in this research. The simulation results reveals that our proposed model outperform the existing state-of-arts.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.2
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pp.61-68
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2021
Recently, various technologies that use machine learning to classify malicious code have been studied. In order to enhance the effectiveness of machine learning, it is most important to extract properties to identify malicious codes and normal binaries. In this paper, we propose a feature extraction method for use in machine learning using recursive methods. The proposed method selects the final feature using recursive methods for individual features to maximize the performance of machine learning. In detail, we use the method of extracting the best performing features among individual feature at each stage, and then combining the extracted features. We extract features with the proposed method and apply them to machine learning algorithms such as Decision Tree, SVM, Random Forest, and KNN, to validate that machine learning performance improves as the steps continue.
Kim, Dong-Wook;Na, Kyung-Gi;Han, Myung-Mook;Kim, Mijoo;Go, Woong;Park, Jun Hyung
Journal of Internet Computing and Services
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v.19
no.1
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pp.27-35
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2018
This paper is a study to classify malicious applications in Android environment. And studying the threat and behavioral analysis of malicious Android applications. In addition, malicious apps classified by machine learning were performed as experiments. Android behavior analysis can use dynamic analysis tools. Through this tool, API Calls, Runtime Log, System Resource, and Network information for the application can be extracted. We redefined the properties extracted for machine learning and evaluated the results of machine learning classification by verifying between the overall features and the main features. The results show that key features have been improved by 1~4% over the full feature set. Especially, SVM classifier improved by 10%. From these results, we found that the application of the key features as a key feature was more effective in the performance of the classification algorithm than in the use of the overall features. It was also identified as important to select meaningful features from the data sets.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.4
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pp.847-857
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2018
As the number of malicious code increases steeply, cyber attack victims targeting corporations, public institutions, financial institutions, hospitals are also increasing. Accordingly, academia and security industry are conducting various researches on malicious code detection. In recent years, there have been a lot of researches using machine learning techniques including deep learning. In the case of research using Convolutional Neural Network, ResNet, etc. for classification of malicious code, it can be confirmed that the performance improvement is higher than the existing classification method. However, one of the characteristics of the target attack is that it is custom malicious code that makes it operate only for a specific company, so it is not a form spreading widely to a large number of users. Since there are not many malicious codes of this kind, it is difficult to apply the previously studied machine learning or deep learning techniques. In this paper, we propose a method to classify malicious codes when the amount of samples is insufficient such as targeting type malicious code. As a result of the study, we confirmed that the accuracy of 97% can be achieved even with a small amount of data by applying the Memory Augmented Neural Networks model.
Software classification has several applications such as copyright infringement detection, malware classification, and software automatic categorization in software repositories. It can be also employed by software filtering systems to prevent the transmission of illegal software. If illegal software is identified by measuring software similarity in software filtering systems, the average number of comparisons can be reduced by shrinking the search space. In this study, we focused on the classification of Windows executables using API call information and machine learning. We evaluated the classification performance of machine learning-based classifier according to the refinement method for API information and machine learning algorithm. The results showed that the classification success rate of SVM (Support Vector Machine) with PolyKernel was higher than other algorithms. Since the API call information can be extracted from binary executables and machine learning-based classifier can identify tampered executables, API call information and machine learning-based software classifiers are suitable for software filtering systems.
Various subjects are carrying out cyberattacks using a variety of tactics and techniques. Additionally, cyberattacks for political and economic purposes are also being carried out by groups which is sponsored by its nation. To deal with cyberattacks, researchers used to classify the malware family and the subjects of the attack based on malware signature. Unfortunately, attackers can easily masquerade as other group. Also, as the attack varies with subject, techniques, and purpose, it is more effective for defenders to identify the attacker's purpose and goal to respond appropriately. The essential goal of cyberattacks is to threaten the information security of the target assets. Information security is achieved by preserving the confidentiality, integrity, and availability of the assets. In this paper, we relabel the attacker's goal based on MITRE ATT&CK® in the point of CIA triad as well as classifying cyber security reports to verify the labeling method. Experimental results show that the model classified the proposed CIA label with at most 80% probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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