Detecção de domínios maliciosos por meio de DNS passivo utilizando XGBoost

• Autor(a) principal: Silveira, Marcos Rogério
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/202882
• topic: Domain name system; Machine learning; Malicious domain; Passive DNS; Domínios maliciosos; DNS passivo

Este trabalho apresenta um método para detecção de domínios maliciosos por meio do tráfego de DNS passivo. Para tanto, a abordagem utilizada é um dataset de DNS passivo como fonte de dados para a tarefa de classificação dos domínios entre maliciosos e legítimos. A partir deste dataset, são extraídas doze features exclusivas do tráfego DNS. Os registros presentes no dataset DNS passivo são rotulados utilizando allowlists e blocklists de nomes de domínios e IPs. Para balanceamento das classes, foi utilizado a técnica de Random Undersampling. Na etapa de treinamento, foram utilizados e comparados o desempenho dos três algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado baseados em árvores de decisão. Os modelos foram testados considerando suas capacidades de identificar domínios maliciosos, o modelo com melhor desempenho foi o que utilizou o algoritmo XGBoost, com uma AUC média de 0,9776 e sem indicativos de overfitting presente.