C&Cトラフィック分類のための機械学習手法の評価

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  • Evaluation of Machine Learning Techniques for C&C Traffic Classification

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インターネットの普及にともない，ボットネットによる被害が増大している．一般的なボットネットでは踏み台となる端末の制御を行うためにCommand and Control（C&C）サーバを利用している．そのため，ボットネット対策手法の1つとしてC&Cサーバの検知が注目されている．しかし，C&Cサーバが用いるプロトコルの多様化により通信方法やネットワーク構造も多様化し，C&Cサーバの検知が困難となっている．本研究ではC&Cサーバが用いるプロトコルによらずC&Cサーバを検知するために特徴ベクトルの定義を行う．また，実データを用いて通常の通信とC&Cサーバによる通信の分類を行い，C&Cサーバの用いるプロトコルに特化しない手法としての有効性を示す．

With the spread of Internet, the number of damage from botnet is increasing. General botnet use Command and Control (C&C) server and detecting C&C server is one of the technique of botnet measures. However, it is hard to detect C&C server because of diversification of C&C protocol and changing of botnet configuration. In our work, we define a feature vector to detect C&C server and report the experiment result that is classification normal traffic and C&C session by using real network traffic. Finally we show the effectiveness as the method of detecting C&C server which use several kinds of protocols.

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