Resumen

El túnel DNS es un método utilizado por usuarios malintencionados que pretenden eludir el firewall para enviar o recibir comandos y datos. Esto tiene un impacto significativo en la revelación o divulgación de información clasificada. Varios investigadores han examinado el uso del aprendizaje automático en términos de detectar el túnel DNS. Sin embargo, estos estudios han tratado el problema del túnel DNS como una clasificación binaria donde la etiqueta de clase es legítima o túnel. De hecho, existen diferentes tipos de túneles DNS como el túnel FTP-DNS, el túnel HTTP-DNS, el túnel HTTPS-DNS y el túnel POP3-DNS. Por lo tanto, hay una demanda vital no solo para detectar el túnel DNS, sino para clasificar dicho túnel. Este estudio tiene como objetivo proponer una máquina de soporte vectorial multietiqueta para detectar y clasificar el túnel DNS. El método propuesto ha sido evaluado utilizando un conjunto de datos de referencia que contiene numerosas consultas DNS y se compara con un clasificador bayesiano multietiqueta basado en el número

• Materias:Cifrado de búsqueda Ataque criptográfico Seguridad en Internet
• Subjects:Search encryption Cryptographic attack Internet Security
• Palabras claves:Túnel dns; Cortafuegos; Aprendizaje automático; Clasificación; Máquina de vectores soporte multietiqueta; Conjunto de datos de referencia
• Keywords:Dns tunneling; Firewall; Machine learning; Classification; Multilabel support vector machine; Benchmark dataset