Automated detection and classification of malware used in targeted attacks via machine learning
Hedefli saldırılarda kullanılan zararlı yazılımların makine öğrenimi kullanılarak tespiti ve sınıflandırılması
- Tez No: 398818
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Hedefli saldırılar devlet ve ticari kurumlar için büyük bir tehdit oluşturmaktadır. Her yıl giderek artan sayıda hedefli saldırı, özellikle Gelişmiş Sürekli Tehditler, çeşitli siber güvenlik firmaları tarafından tespit edilerek ortaya çıkarılmaktadır. Bu saldırıların temel özellikleri, iyi finanse edilen ve yetenekli aktörlerin devamlı olarak belirli kurumları hedef alması, karmaşık araç ve tekniklerin kullanımı, tespit edilene kadar sızılan ortamlarda uzun süreli kalınması ve gizli faaliyet yürütülmesidir. Zararlı yazılımlar hedefli saldırılarda sistemlerin ele geçirilmesi, kalıcılığın sağlanması, aktörlerle haberleşme, komutların yerine getirilmesi gibi çeşitli görevlerde çok hayati bir rol oynar. Gizli çalışma doğası gereği hedefli saldırılarda kullanılan zararlı yazılımların dinamik olarak kontrollü sanal bir ortamda incelendiğinde geleneksel zararlı yazılımlara göre farklı davranması beklenir. Bu tezde hedefli saldırılarda kullanılan zararlı yazılımlara odaklandık ve hedefli zararlı yazılımları davranışsal ve hafıza öznitelikleri kullanarak makine öğrenimi yoluyla tespit eden ve sınıflandıran bir yöntem sunduk. Çalışmanın hedefli zararlı yazılımların sınıflandırıldığı ve davranışsal özniteliklere hafıza özniteliklerinin eklendiği literatürdeki ilk çalışma olduğunu belirtmek gerekir. Sunulan yöntem, geleneksel ve hedefli zararlı yazılımların dinamik analiz sisteminde hafıza analizi aracıyla birlikte çalıştırılması, analiz raporlarında bulunan davranışsal ve hafıza izlerinden ayırt edici özniteliklerin çıkartılması ve çıkartılan öznitelikler üzerinde makine öğrenmesi uygulanması adımlarını içermektedir. Hedefli zararlı yazılımları daha etkili sınıflandırmak üzere yeni davranışsal ve hafıza öznitelikleri tanımlandı. Yöntem, hedefli ve geleneksel zararlı yazılımlardan oluşan bir veri kümesi üzerinde farklı gözetimli öğrenme algoritmaları ile test edilerek değerlendirildi. Elde edilen sonuçlar, dinamik analiz sonuçlarından davranışsal ve hafıza öznitelikleri çıkartılıp makine öğrenimi kullanılarak hedefli zararlı yazılımların başarılı bir şekilde tespit edilip sınıflandırılabileceğini gösterdi.
Özet (Çeviri)
Targeted attacks pose a great threat to governments and commercial entities. Increasing number of targeted attacks, especially Advanced Persistent Threats, are being discovered and exposed in each year by various cyber security organizations. Key characteristics of these attacks are well-funded and skilled actors persistently targeting specific entities, sophisticated tools and tactics, long-time presence in breached environments before detection and stealth operation. Malware plays a crucial role in a targeted attack for various tasks such as compromising systems, maintaining presence, communicating with the operators, carrying out commands, etc. Because of its stealthy nature, malware used in targeted attacks is expected to act different than the traditional malware when it is dynamically analyzed in a sandbox environment. In this thesis we focused on the malware used in targeted attacks and present a method to automatically detect and classify targeted malware through machine learning using behavioral and memory features. It's worth noting that it is a first work published in the literature that classifies targeted malware and incorporates memory features into the dynamic features. The method comprises the steps of running both traditional and targeted malware in a dynamic analysis system along with a memory analysis tool, extracting features from behavioral and memory artifacts found in analysis results and employing machine learning on the extracted features. New behavioral and memory features were defined in order to classify targeted malware more effectively. Method is then evaluated over a dataset comprised of targeted and traditional malware with different supervised learning algorithms. The results show that machine learning can be employed successfully to automatically detect and classify targeted malware from dynamic analysis results using behavioral and memory features.
Benzer Tezler
- A comparison of classification algorithms for mobile malware detection: Market metadata as input source
Kötü amaçlı mobil yazılımların tespiti için kullanılan sınıflandırma algoritmalarının kıyaslanması: Girdi kaynağı olarak market meta verisi
NURAY BALTACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZİFE BAYKAL
YRD. DOÇ. DR. CENGİZ ACARTÜRK
- Malware detection using transformers-based model GPT-2
Transformatör tabanlı model GPT-2 kullanarak zararlı yazılım tespiti
NAZENİN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENGİZ ACARTÜRK
- Android malware prediction using machine learning
Başlık çevirisi yok
SARI KHDHEAR MUKHLIF
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Malware detection using machine and deep learning algorithms for computer devices
Makine kullanarak kötü yazilim tespiti ve için derin öğrenme algoritmalari bilgisayar cihazlari
MOHAMMED THAIR ABDULSATTAR ALTAIY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Automatic analysis and detection of malware behavior using machine learning for computer device
Başlık çevirisi yok
ABDULLAH QASSIM ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. OSMAN NURİ UÇAN