抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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近年は主要なボットネットcrimewaresにおけるドメイン生成アルゴリズム(DGA)の激しい使用,検出または分解を回避するためのボットネットの能力を強化する著しくを目撃した。DNSトラヒックの溶存ガス分析(DGA)ジェネレイテッド(one-generated)ドメインを検出に関する既存の研究の多くにもかかわらず,このような脅威を修復,個々のデバイスのDNS挙動をvettingに依存している。それにもかかわらず,複雑なDNSインフラストラクチャを特徴とする大規模ネットワークでは,しばしば能力あるいはタイムリーに感染したデバイスを同定するためのネットワークの全ての部分を網羅的に調べに資源を欠いている。ネットワーク内のDGAボットの人口分布を評価する1~と修復努力を優先順位付けすることが大きな関心を集めている。本論文では,BotMeter,大規模ネットワークにおけるDGAボット集団景観を正確に新しいツールを提案した。特に,可能にしたキャッシングと転送機構を持つ階層的DNSインフラストラクチャの一般的なまだ挑戦的な設定を受け入れるが,DNSトラヒックがある上層有利な点でのみ観測された。はその特徴的なDNS動力学を捕捉するDGAの新しい分類を確立した。これは有利な点で観測されたボット個体群とDNSルックアップの間の複雑な関係を記述するための厳密な解析モデルの豊富なライブラリーを開発することを可能にする。BotMeterの有効性を検証するために,人工的データおよび実DNSトレースの両方を用いて包括的な経験的研究からの結果を提供した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
