Palo Alto Networks разработала детектор вредоносных доменов на основе машинного обучения

Исследователи компании Palo Alto Networks разработали 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.