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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/39872 Cómo citar
Título: Dom2Vec - Detecting DGA domains through word embeddings and AI/ML-driven lexicographic analysis
Autor: Torrealba Aravena, Lucas
Casas, Pedro
Bustos-Jiménez, Javier
Capdehourat, Germán
Findrik, Mislav
Tipo: Preprint
Palabras clave: DGA Detection, Word2Vec, TF-IDF, n-grams, Lexicographic Analysis, DNS, Machine Learning
Fecha de publicación: 2023
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.
Editorial: CNSM
EN: CNSM 2023 19th International Conference on Network and Service Management, Niagara Falls, Canada, 30 oct. - 2 nov. 2023, pp. 1-5.
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.
Licencia: Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica

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