Malflow: um framework para geração automatizada de assinaturas de malwares baseado em fluxo de dados de rede

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorCansian, Adriano Mauro [UNESP]
dc.contributor.authorSilva, Raphael Campos [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2017-02-09T18:26:48Z
dc.date.available2017-02-09T18:26:48Z
dc.date.issued2017-01-23
dc.description.abstractA garantia de segurança em ambientes computacionais é complexa, uma vez que a expertise dos atacantes e o número de ameaças têm aumentado. De forma a lidar com o aumento de incidentes de segurança, é necessária uma metodologia que automatize o processo de análise de ameaças e forneça assinaturas de ataques para os ambientes de defesa. Este projeto propõe uma metodologia para criação automatizada de assinaturas para malware baseado em fluxo de dados de redes. A partir de múltiplas execuções de uma amostra de malware, são encontradas semelhanças entre o tráfego de rede gerado em cada uma de suas execuções. O processo de encontrar semelhanças baseia-se em: (i) geração de um hash para cada uma das conexões realizadas pelo malware, no qual cada hash irá representar um elemento de uma sequência e (ii) utilização do algoritmo LCS para encontrar uma subsequência em comum mais longa entre duas sequências geradas a partir das conexões realizadas pelo malware durante cada uma de suas execuções. Uma vez encontrada a subsequência em comum mais longa, os descritores das conexões realizadas pelo malware são recuperados, os quais irão compor os passos de uma assinatura. Por fim, as assinaturas geradas serão testadas para identificação de falsos-positivos e verdadeiros-positivos, para que sejam selecionadas com o intuito de alimentar um Sistema de Detecção de Intrusão.pt
dc.description.abstractThe guarantee of security in computing environments is complex, since the expertise of the attackers and the numbers of threats have increased. In order to handle the increased security incidents, is required a methodology to automate the process of threat analysis and provide signatures to defense environments. This project proposes a methodology to generate signatures automatically, based on network flows. From multiple execution of a malware sample, similarities are found between the network traffic generated in each of its executions. The process of finding similarity is based on: (i) Generation of a hash for each connection performed by the malware, where each hash will represent an element of a sequence and (ii) application of the LCS algorithm to find the longest common subsequence between two sequences generated from the connections performed by the malware during each of its executions. Once the longest common subsequence is found, the descriptors of the connections performed by the malware are retrieved, which will compose the steps of a signature. Finally, the generated signatures will be tested for false positive and true positive identification, so that they are selected with the intention of feeding an Intrusion Detection System.en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.identifier.aleph000879889
dc.identifier.capes33004153073P2
dc.identifier.lattes9424175688206545
dc.identifier.lattes0095921943345974
dc.identifier.orcid0000-0003-4494-1454
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/148745
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectMalwarept
dc.subjectAnálise dinâmicapt
dc.subjectMecanismo de geração de assinaturapt
dc.subjectGeração automatizada de assinaturapt
dc.subjectSistemas de detecção de intrusão baseados em redept
dc.subjectDynamic analysisen
dc.subjectSignature generation mechanismen
dc.subjectAutomated signature generationen
dc.subjectNetwork intrusion detection systemsen
dc.titleMalflow: um framework para geração automatizada de assinaturas de malwares baseado em fluxo de dados de redept
dc.title.alternativeMalflow: a framework for automated generation of signatures for malwares based on network flowsen
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.advisor.lattes0095921943345974[1]
unesp.advisor.orcid0000-0003-4494-1454[1]
unesp.author.lattes9424175688206545
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas, São José do Rio Pretopt
unesp.embargo12 meses após a data da defesapt
unesp.graduateProgramCiência da Computação - IBILCEpt
unesp.knowledgeAreaSistemas de Computaçãopt
unesp.researchAreaArquitetura de Computadores e Sistemas Distribuídos

Arquivos

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
silva_rc_me_sjrp_int.pdf
Tamanho:
2.06 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
3.01 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:

Coleções

Dissertações - Ciência da Computação - IBILCE