Обнаружение вредоносных доменных имен с использованием машинного  обучения

На сегодняшний день ботнет сети становятся все более сложными угрозами и используют алгоритмы DGA (Domain Generation Algorithm) для генерации доменных имен для серверов управления. Основная причина использования этого подхода состоит в том, чтобы избежать защиты от классических инструментов безопасности, таких как межсетевой экран и IPS (Intrusion Prevention System). Проблема обнаружения таких имен довольно популярна сегодня, и многие исследователи пытались решить ее различными способами, но использование алгоритмов машинного обучения дает возможность улучшить обнаружение и после создания модели детектировать угрозы в режиме реального времени. В этой работе представлен анализ существующих алгоритмов: логистической регрессии, SVM (Support Vector Machine), случайного леса, дерева решений, и оценка их качества детектирования на наборе данных с DGA доменами. Также в данной работе представлен концепт модуля системы безопасности для обнаружения вредоносных доменов который сможет детектировать DGA домены в режиме реального времени.