Kontextuálni pasivní DNS prediktor

Olena Marchenko

Contextual Passive DNS Resolution

Typ dokumentu

diplomová práce
master thesis

Autor

Olena Marchenko

Vedoucí práce

Bajer Lukáš

Oponent práce

Klouda Karel

Studijní obor

Znalostní inženýrství

Studijní program

Informatika

Instituce přidělující hodnost

katedra aplikované matematiky

Práva

A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html

Metadata

Zobrazit celý záznam

Abstrakt

Pasivní DNS je jeden z nejběžnejších nastrojů pro analyzu bezpečnostních incidentů z telemetrii, kde se vyskytují IP adresy. Bez aktivního dotazování DNS resolveru dává informaci o nejpravděpodobnějším doménovém jménu, které mohlo byt při přístupu na IP adresu použito. Tato práce navrhuje použití dodatečných informací obsažených v NetFlow telemetrii k extrakcí dodatečných přiznaků a použití metod strojového učení pro zlepšení přesnosti predikce nejpravděpodobnějšího doménového jména. Navržené řešení je porovnáno s řešením nejběžnejšího pDNS systému využívajícího pouze statisticky nejpravděpodobnejší hodnoty.

Passive DNS is one of the most common tools for analyzing security incidents from telemetry where IP addresses occur. Without active querying of the DNS resolver it gives information about the most likely domain name that could be used during accessing the IP address. This work proposes the use of additional information contained in NetFlow telemetry to extract additional features and the use of machine learning methods to improve the accuracy of prediction of the most probable domain name. The proposed solution is compared with the solution of the most common pDNS system which uses only the statistically most probable values.