News Palo Alto Networks разработала детектор вредоносных доменов на основе машинного обучения

4430171_2902.jpg
Исследователи компании Palo Alto Networks точный детектор на основе машинного обучения, который способен обнаруживать тысячи вредоносных доменов задолго до их использования в планируемых атаках или инцидентах.

В современных условиях киберпреступники все чаще используют массовую регистрацию доменов и автоматизацию инфраструктуры, что оставляет следы, по которым исследователи могут выявить зарезервированные вредоносные домены на ранних стадиях.

Анализируя данные из журналов прозрачности сертификатов и пассивного DNS (pDNS), исследователи разработали алгоритм Random Forest, который показал впечатляющие результаты:
К июлю 2023 года разработанный детектор выявил 1 114 499 корневых доменов. Модель в среднем обнаруживает “зарезервированные” домены на 34.4 дня быстрее, чем VirusTotal. Для этого Unit42 создала более 300 инструментов для обработки терабайтов данных и миллиардов записей пассивного DNS и сертификатов. При обучении модели использовались миллионы примеров вредоносных и чистых доменов.
 
Последнее редактирование:
Мы в соцсетях:

Взломай свой первый сервер и прокачай скилл — Начни игру на HackerLab

🚀 Первый раз на Codeby?
Гайд для новичков: что делать в первые 15 минут, ключевые разделы, правила
Начать здесь →
🔴 Свежие CVE, 0-day и инциденты
То, о чём ChatGPT ещё не знает — обсуждаем в реальном времени
Threat Intel →
💼 Вакансии и заказы в ИБ
Pentest, SOC, DevSecOps, bug bounty — работа и проекты от проверенных компаний
Карьера в ИБ →

HackerLab