2017
Malicious SSL Certificate Detection: A Step Towards Advanced Persistent Threat Defence
GHAFIR, Ibrahim; Václav PŘENOSIL; Mohammad HAMMOUDEH; Liangxiu HAN; Raza UMAR et. al.Základní údaje
Originální název
Malicious SSL Certificate Detection: A Step Towards Advanced Persistent Threat Defence
Autoři
GHAFIR, Ibrahim (760 Sýrie, garant, domácí); Václav PŘENOSIL (203 Česká republika, domácí); Mohammad HAMMOUDEH (826 Velká Británie a Severní Irsko); Liangxiu HAN (826 Velká Británie a Severní Irsko) a Raza UMAR (826 Velká Británie a Severní Irsko)
Vydání
Cambridge, United Kingdom, Proceedings of International Conference on Future Networks and Distributed Systems, od s. 1-6, 6 s. 2017
Nakladatel
ACM Digital Library
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
tištěná verze "print"
Odkazy
Kód RIV
RIV/00216224:14330/17:00096897
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-1-4503-4844-7
UT WoS
000434833900034
EID Scopus
2-s2.0-85030458863
Klíčová slova anglicky
Cyber attacks; malware; advanced persistent threat; malicious SSL certificate; intrusion detection system.
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 13. 5. 2020 19:16, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
Anotace
V originále
Advanced Persistent Threat (APT) is one of the most serious types of cyber attacks, which is a new and more complex version of multistep attack. Within the APT life cycle, continuous communication between infected hosts and Command and Control (C&C) servers is maintained to instruct and guide the compromised machines. These communications are usually protected by Secure Sockets Layer (SSL) encryption, making it difficult to identify if the traffic directed to sites is malicious. This paper presents a Malicious SSL certificate Detection (MSSLD) module, which aims at detecting the APT C&C communications based on a blacklist of malicious SSL certificates. This blacklist consists of two forms of SSL certificates, the SHA1 fingerprints and the serial & subject, that are associated with malware and malicious activities. In this detection module, the network traffic is processed and all secure connections are filtered. The SSL certificate of each secure connection is then matched with the SSL certificate blacklist. This module was experimentally evaluated and the results show successful detection of malicious SSL certificates.