Исследователи нашли способ определять автоматически сгенерированные домены

Исследователи нашли способ определять автоматически сгенерированные домены

Ряд работающих в Сети ботнетов использует автоматически сгенерированные доменные имена серверов управления. Американским специалистам удалось обнаружить способ детектирования подобных имен; по их мнению, он пригодится системным администраторам в качестве системы раннего предупреждения об инфекции.



Ботнеты Conficker, Kraken, Torpig относятся к числу тех, которые применяют метод т.н. 'текучести доменных имен' для защиты своих управляющих элементов от экспертов по безопасности. Вредоносная сеть такого типа генерирует множество случайных доменов в соответствии с некоторым алгоритмом; эти домены используются для связи клиентов с командными центрами ботнета. Если вы хотите прекратить деятельность такой сети, вам потребуется захватить управление всеми этими доменными именами, что довольно сложно.


Однако исследователи уверены, что, поскольку имена наподобие joftvvtvmx.org, ejfjyd.mooo.com или mnkzof.dyndns.org созданы по определенному алгоритму, то их можно успешно определять и отличать от других, легитимных доменов. Если пропускать через такой детектор весь DNS-трафик, идущий наружу из ЛВС предприятия, то можно быстро и эффективно определить наличие инфекции в сети.


"Таким образом, предложенный нами метод может выявлять присутствие ботнет-клиентов; администратор ЛВС будет способен прервать связь между рабочими станциями и контрольными серверами ботнета посредством отфильтровывания DNS-запросов на разрешение алгоритмически сгенерированных доменных имен", - говорится в работе, представленной на конференции ACM Internet Measurement Conference в Австралии.


Указанный метод задействует некоторые приемы из теории обнаружения сигналов и статистического самообучения; с его помощью можно детектировать имена, алгоритмы создания которых основаны на псевдослучайных последовательностях, словарных единицах и ложных словах. Сообщается, что на выборке из 500 доменных имен был достигнут стопроцентный уровень выявления без ложных срабатываний; при объеме выборки в 50 доменов также были успешно обнаружены все автоматически сгенерированные имена, однако количество "ложных тревог" составило 15%.


The Register

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru