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

NGR Softlab добавила гибкие цепочки анализа в систему проверки файлов

Компания NGR Softlab выпустила обновлённую версию Системы управления безопасностью файлов — решения, которое помогает выстраивать проверку входящих файлов через разные средства защиты и распределять нагрузку на них более аккуратно, особенно в часы пик.

Главное изменение в новой версии — более гибкая настройка самих сценариев проверки. Теперь политики можно точнее подгонять под реальные бизнес-процессы, а один и тот же файл при необходимости пропускать сразу через несколько цепочек анализа, причём в заданном порядке.

В системе также появился YARA-анализатор с более чем 18 тысячами правил из коробки. Его можно использовать как отдельный инструмент проверки внутри цепочки или опираться на его вердикт при выборе следующего маршрута для файла.

Ещё одно заметное изменение — поддержка интеграции с любыми открытыми средствами защиты, которые работают через REST API или ICAP. Это должно упростить встраивание системы в уже существующую инфраструктуру и снизить зависимость от ограниченного набора готовых интеграций.

Кроме того, в компании заявили, что в новой версии втрое ускорили конвертацию файлов в безопасный формат. Для организаций с большим потоком входящих документов это может быть важным моментом: чем быстрее проходит такая обработка, тем меньше риск, что проверка начнёт тормозить рабочие процессы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru