An Empirical Study on the Blocking of HTTP and DNS Requests at Providers Level to Counter In-The-Wild Malware Infections

  • Marcus Botacin UFPR
  • Paulo de Geus UNICAMP
  • André Grégio UFPR

Resumo


Enquanto o bloqueio de exemplares de malware em nível de endpoint é essencial para o tratamento de ameaças recém-criadas, o controle de ameaças em larga escala só é possível através do bloqueio dos serviços de rede utilizados por estas. Este estudo se propõe a investigar como este tipo de bloqueio ocorre na prática, visando identificar os problemas existentes e oportunidades de desenvolvimento. Para tanto, consideramos a análise diária de milhares de exemplares de malware de duas bases de dados distintas (representativas de exemplares brasileiros e mundiais) e investigamos a prevalência e a forma com que os servidores HTTP e DNS contatados pelos exemplares são tornados indisponíveis. Nós identificamos que: (i) A indisponibilização de serviços para todos os exemplares ocorre de forma semelhante, com os exemplares brasileiros sendo primeiramente afetados; (ii) ameaças armazenadas em servidores de nuvem computacional são indisponibilizadas de modo diferente das ameaças armazenadas em servidores dedicados; (iii) o bloqueio da resolução de nomes de domínio tem uma escalabilidade maior do que o bloqueio de tráfego HTTP de modo individualizado; e (iv) ainda há um grande espaço para desenvolvimentos futuros visto que a maior parte das ameaças não teve nenhum serviço indisponibilizado durante o período de observação.

Referências

Amazon (202). How do i report abuse of aws resources? [link].

Aresu, M., Ariu, D., Ahmadi, M., Maiorca, D., and Giacinto, G. (2015). Clustering android malware families by http traffic. In 2015 10th International Conference on Malicious and Unwanted Software (MALWARE), pages 128–135.

Beppler, T., Botacin, M., Ceschin, F. J. O., Oliveira, L. E. S., and Grégio, A. (2019). L(a)ying in (test)bed. In Lin, Z., Papamanthou, C., and Polychronakis, M., editors, Information Security, pages 381–401, Cham. Springer International Publishing.

Botacin, M., Ceschin, F., de Geus, P., and Grégio, A. (2020). We need to talk about antiviruses: challenges & pitfalls of av evaluations. Computers & Security, 95:101859.

Botacin, M., Grégio, A., and de Geus, P. (2015). Uma visão geraldomalwareativo no espaço nacional da internet entre 2012 e 2015. [link].

Botacin, M., Kalysch, A., and Grégio, A. (2019). The internet banking [in]security spiral: Past, present, and future of online banking protection mechanisms based on a brazilian case study. In Proceedings of the 14th International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES ’19, pages 49:1–49:10, New York, NY, USA. ACM.

Botacin, M. F., de Geus, P. L., and Grégio, A. R. A. (2018). The other guys: automated analysis of marginalized malware. Journal of Comp. Virology and Hacking Techniques.

Ceschin, F., Pinage, F., Castilho, M., Menotti, D., Oliveira, L. S., and Gregio, A. (2018). The need for speed: An analysis of brazilian malware classifers. IEEE Sec. & Priv.

CloudFlare (2020). What is dns filtering? | secure dns servers. https://www.cloudflare.com/learning/access-management/what-is-dns-filtering/.

Google (2020). Report suspected abuse on google cloud platform. https://support.google.com/code/contact/cloud_platform_report.

Hao, S., Feamster, N., and Pandrangi, R. (2011). Monitoring the initial dns behavior of malicious domains. In Proceedings of the 2011 ACM SIGCOMM Conference on Internet Measurement Conference, IMC ’11, New York, NY, USA. ACM.

Hunt, R. and Zeadally, S. (2012). Network forensics: An analysis of techniques, tools, and trends. Computer, 45(12):36–43.

Khatri, V. and Abendroth, J. (2015). Mobile guard demo: Network based malware detection. In 2015 IEEE Trustcom/BigDataSE/ISPA, volume 1, pages 1177–1179.

Liu, D., Li, Z., Du, K., Wang, H., Liu, B., and Duan, H. (2017). Don’t let one rotten apple spoil the whole barrel: Towards automated detection of shadowed domains. In Proceedings of the 2017 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, CCS ’17, pages 537–552, New York, NY, USA. ACM.

Locaweb (2019). Blacklist / lista negra. https://ajuda.locaweb.com.br/wiki/blacklist-lista-negra/.

Malshare (2018). Malshare. http://malshare.com.

McGrath, D. K., Kalafut, A., and Gupta, M. (2009). Phishing infrastructure fluxes all the way. IEEE Security Privacy, 7(5):21–28.

Parekh, J. J., Wang, K., and Stolfo, S. J. (2006). Privacy-preserving payload-based correlation for accurate malicious traffic detection. In Proceedings of the 2006 SIGCOMM Workshop on Large-scale Attack Defense, LSAD ’06, pages 99–106, New York, NY, USA. ACM.

Rossow, C., Dietrich, C., and Bos, H. (2013). Large-Scale Analysis of Malware Downloaders, pages 42–61. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg.

Stone-Gross, B., Cova, M., Cavallaro, L., Gilbert, B., Szydlowski, M., Kemmerer, R., Kruegel, C., and Vigna, G. (2009). Your botnet is my botnet: Analysis of a botnet takeover. In Proceedings of the 16th ACM Conference on Computer and Communications Security, CCS ’09, pages 635–647, New York, NY, USA. ACM.

Sucuri (2019). Website blacklist removal. [link].

Wang, T., Hu, X., Jang, J., Ji, S., Stoecklin, M., and Taylor, T. (2016). Botmeter: Charting dga-botnet landscapes in large networks. In 2016 IEEE 36th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), pages 334–343.

Yousaf, S., Iqbal, U., Farooqi, S., Ahmad, R., Shafiq, Z., and Zaffar, F. (2016). Malware slums: Measurement and analysis of malware on traffic exchanges. In 2016 46th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN), pages 572–582.

Yu, K. F. and Harang, R. E. (2017). Machine learning in malware traffic classifications. In MILCOM 2017 - 2017 IEEE Military Communications Conference (MILCOM), pages 6–10.
Publicado
13/10/2020
BOTACIN, Marcus; GEUS, Paulo de; GRÉGIO, André. An Empirical Study on the Blocking of HTTP and DNS Requests at Providers Level to Counter In-The-Wild Malware Infections. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 20. , 2020, Petrópolis. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 188-200. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2020.19237.

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