機械学習を用いたDNS応答パケット分析によるマルウェア感染端末検知手法の検討

摘要

ネットバンキングを利用した不正送金，スパムメール，DDoSといったセキュリティインシデントが多発し，社会問題となっている．これらの攻撃にはマルウェアに感染した端末や，ポットネットが大きく関係している．本研究では機械学習の一つであるRandom Forestを用いて，DNS応答パケットを分析し，ポットネットに関連性のあるドメインを検出するシステムを提案する．また，この分析結果を用いてマルウェアに感染した端末を特定する．本システムは短期間にドメイン情報が変化するポットネットをはじめとした，様々な種類のポットネット対応する為に，様々な特徴量とDNSデータを解析する事によって取得した特徴量を複数組み合せ，分析を行った．1ヶ月間分のDNS データを用いてシステムの評価を行った結果，検知率96.96％，誤検知率1.27％を達成した．