2016
Malicious File Hash Detection and Drive-by Download Attacks
GHAFIR, Ibrahim a Václav PŘENOSILZákladní údaje
Originální název
Malicious File Hash Detection and Drive-by Download Attacks
Název česky
Detekce škodlivých File Hash and Drive-by download útoků
Autoři
GHAFIR, Ibrahim (760 Sýrie, garant, domácí) a Václav PŘENOSIL (203 Česká republika, domácí)
Vydání
Hyderabad, Proceedings of the Second International Conference on Computer and Communication Technologies, series Advances in Intelligent Systems and Computing, od s. 661-669, 9 s. 2016
Nakladatel
Springer
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Indie
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
tištěná verze "print"
Odkazy
Kód RIV
RIV/00216224:14330/16:00087687
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-81-322-2516-4
ISSN
UT WoS
000377858400063
Klíčová slova česky
útoky na počítačové sítě; botnet; malware; nebezpečný soubor hash; systém detekce průniků
Klíčová slova anglicky
cyber attacks; botnet; malware; malicious file hash; intrusion detection system
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 13. 5. 2020 19:20, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
V originále
Malicious web content has become the essential tool used by cybercriminals to accomplish their attacks on the Internet. In addition, attacks that target web clients, in comparison to infrastructure components, have become prevalent. Malware drive-by downloads are a recent challenge, as their spread appears to be increasing substantially in malware distribution attacks. In this paper we present our methodology for detecting any malicious file downloaded by one of the network hosts. Our detection method is based on a blacklist of malicious file hashes. We process the network traffic, analyze all connections, and calculate MD5, SHA1, and SHA256 hash for each new file seen being transferred over a connection. Then we match the calculated hashes with the blacklist. The blacklist of malicious file hashes is automatically updated each day and the detection is in the real time.
Česky
Škodlivý obsah webu stal základním nástrojem používaným internetovými podvodníky pro realizaci internetových útoků. Útoky cílené na uživatele webů se, ve srovnání s útoky na infrastruktury počítačové sítě, staly převládající. Malware šířený automatickým stahováním z webu se objevil nedávno a zdá se, že bude hlavní metodou šíření malware útoků. V článku je prezentována metoda zjišťující stažení jakékoliv nebezpečného souboru jedním ze síťových hostů. Metoda detekce je založen na černé listině škodlivých hašovacích souborů. Je zpracováván síťový provoz, analyzována všechna připojení a vypočítán MD5, SHA1 a SHA256 hash pro každý nový soubor přenášený po síti. Poté je porovnávána vypočtená hodnota hešovacího kódu s černou listinu. Černá listina škodlivých hešovacích souborů se automaticky aktualizuje každý den a tím umožňuje detekci v reálném čase.
Návaznosti
| OFMASUN201301, projekt VaV |
|