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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. |
| Departamento académico: | Telecomunicaciones |
| Grupo de investigación: | Análisis de Redes, Tráfico y Estadísticas de Servicios |
| Aparece en las colecciones: | Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica |
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