[發(fā)明專利]一種基于DNS解析的域名陰影檢測方法和裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011202296.7 | 申請日: | 2020-11-02 |
| 公開(公告)號: | CN112333185B | 公開(公告)日: | 2023-01-17 |
| 發(fā)明(設計)人: | 曲武 | 申請(專利權)人: | 北京金睛云華科技有限公司 |
| 主分類號: | H04L9/40 | 分類號: | H04L9/40;H04L61/4511 |
| 代理公司: | 沈陽友和欣知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 21254 | 代理人: | 楊群;郭悅 |
| 地址: | 100088 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 dns 解析 域名 陰影 檢測 方法 裝置 | ||
本發(fā)明涉及域名陰影檢測技術領域,具體涉及一種基于DNS解析的域名陰影檢測方法和裝置,方法包括:獲取域名解析的DNS原始流量或PDNS數(shù)據(jù),解析域名請求的特征數(shù)據(jù)并進行預處理,獲取特征數(shù)據(jù)向量流;以預設的滑動時間窗口為檢測周期對檢測特征數(shù)據(jù)向量流進行檢測統(tǒng)計,生成檢測特征向量流;利用多階段異常檢測模型組對檢測特征向量進行處理,逐步判斷子域名是否為疑似域名陰影;對疑似域名陰影進行匯聚,輸出疑似域名陰影的主域名、主機IP、受害人或組織以及證據(jù)向量,并寫入數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明可以大規(guī)模分析實時的DNS請求流量,也可以分析離線的PDNS數(shù)據(jù),通過多階段異常檢測模型組挖掘出潛在的域名陰影,極大的提高了分析效率。
技術領域
本發(fā)明涉及域名陰影檢測技術領域,具體涉及一種基于DNS解析的域名陰影檢測方法和裝置。
背景技術
臭名昭著的釣魚工具包Angler Exploit Kit使用了許多漏洞利用工具(含Oday),以及一項名為“域名陰影(Domain Shadowing)”的新技術,將另一個知名惡意工具包BlackHole exploit kit完全擊敗,成為當前市面上最“先進”的釣魚攻擊裝備。攻擊者通過釣魚郵件或口令暴力破解方式盜取主域名擁有者的賬戶,并創(chuàng)建數(shù)以萬計用于惡意用途的子域名。然后,利用子域名指向惡意網(wǎng)站,或者直接在這些域名綁定的服務器上掛惡意代碼,進而通過域名陰影技術進行了大規(guī)模釣魚攻擊。這種惡意攻擊手法非常有效,子域名非常多、生命周期短暫且域名隨機分布。攻擊者一般并沒有明顯的目的。這讓遏止這種犯罪變得愈加困難,研究也變得十分不易。
現(xiàn)有技術中,對域名陰影的檢測時,通常采用人工對釣魚工具包Angler ExploitKit進行分析,或者對大規(guī)模釣魚事件進行分析,進而發(fā)現(xiàn)攻擊者利用Adobe Flash和Microsoft Silverlight漏洞為基礎,通過域名陰影技術進行了大規(guī)模釣魚攻擊。安全研究人員已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了約1萬個這樣的子域名,其中大部分為全球目前最大的域名提供商GoDaddy的帳戶。此外,Liu等人在論文中提出了Woodpecker方法,通過對域名陰影的數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)兩個維度的特性:
(1)域名陰影和主域名下的合法子域名有較大的差異,例如IP、域名構成、服務器承載的業(yè)務、域名規(guī)模等;
(2)不同主域名下的域名陰影可能來自同一非法組織。
進而,Liu等人從這兩個維度提取了17個特征向量,并使用隨機森林訓練分類器對域名陰影進行建模。但是,由于作者提取的字段過于復雜,單個學習模型同時依賴在線和離線的數(shù)據(jù),特別是作者為了平衡特征缺失的影響使用了隨機森林分類器,導致檢測性能和精度無法保證,并且算法缺少有效的檢測框架,實際工程應用存在較大的問題。
鑒于此,現(xiàn)有技術有待改進和提高。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述技術問題,本發(fā)明提供了一種基于DNS解析的域名陰影檢測方法和裝置,解決了現(xiàn)有技術中對域名陰影檢測時存在的性能、精度和工程化等問題。
本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的,提供一種基于DNS解析的域名陰影檢測方法,包括如下步驟:
1)獲取域名解析的DNS原始流量或PDNS數(shù)據(jù),解析域名請求的特征數(shù)據(jù),對解析后的特征數(shù)據(jù)進行預處理,獲取特征數(shù)據(jù)向量流;
2)以預設的滑動時間窗口為檢測周期對特征數(shù)據(jù)向量流進行檢測統(tǒng)計,生成檢測特征向量流,所述的檢測特征向量流提供兩種分析能力,即分別對于同一域名的分析和同一IP的分析;
3)利用多階段異常檢測模型組對檢測特征向量進行處理,逐步判斷子域名是否為疑似域名陰影;
4)對疑似域名陰影進行匯聚,輸出疑似域名陰影的主域名、主機IP、受害人或組織以及證據(jù)向量,并寫入數(shù)據(jù)庫。
優(yōu)選地,所述步驟1)具體為:
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