Título:
Dom2Vec - Detecting DGA domains through word embeddings and AI/ML-driven lexicographic analysis
Otros títulos:
Coordinador:
Director:
Compilador:
Autor:
Torrealba Aravena, Lucas
Casas, Pedro
Bustos-Jiménez, Javier
Capdehourat, Germán
Findrik, Mislav
Casas, Pedro
Bustos-Jiménez, Javier
Capdehourat, Germán
Findrik, Mislav
Tutor:
Tipo de documento:
Preprint
Editor:
Palabras clave:
DGA Detection
Word2Vec
TF-IDF
n-grams
Lexicographic Analysis
DNS
Machine Learning
Word2Vec
TF-IDF
n-grams
Lexicographic Analysis
DNS
Machine Learning
Descriptores:
Año de publicación:
2023
Contenido:
Resumen:
The timely identification of DNS queries to Domain Generation Algorithm (DGA) domains plays a critical role in mitigationg malware propagation and its potential impact, especially in thwarting coordinated botnet activity. We introduce Dom2Vec, an innovative approach for swiftly detecting DGA-generated domains by lveraring lexicographic features exclusively derived from the observed domain names in DNS queries.
Descripción:
metadata.articulos.dc.description.uri:
Editorial:
CNSM
EN:
CNSM 2023 19th International Conference on Network and Service Management, Niagara Falls, Canada, 30 oct. - 2 nov. 2023, pp. 1-5.
Financiadores:
Citación:
Torrealba Aravena, L., Casas, P., Bustos-Jiménez, J. y otros. Dom2Vec - Detecting DGA domains through word embeddings and AI/ML-driven lexicographic analysis [Preprint]. Publicado en: CNSM 2023 19th International Conference on Network and Service Management, Niagara Falls, Canada, 30 oct. - 2 nov. 2023, pp. 1-5.
Citación:
metadata.articulos.cc.license.name:
ISBN:
e-ISBN:
ISSN:
ISMN:
Otros identificadores:
Cobertura geográfica:
Cobertura temporal:
Departamento académico:
Telecomunicaciones
Grupo de investigación:
Análisis de Redes, Tráfico y Estadísticas de Servicios
Licencia:
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Colecciones:
| Ficheros | Descripción | Tamaño | Formato | ||
|---|---|---|---|---|---|
| TCBCF23b.pdf | Preprint | 2.16 MB | Adobe PDF |