Multilayer ransomware detection using grouped registry key operations, file entropy and file signature monitoring
Notice bibliographique
Résumé
The last few years have come with a sudden rise in ransomware attack incidents, causing significant financial losses to individuals, institutions and businesses. In reaction to these attacks, ransomware detection has become an important topic for research in recent years. Currently, there are two broad categories of ransomware detection techniques: signature-based and behaviour-based analyses. On the one hand, signature-based detection, which mainly relies on a static analysis, can easily be evaded by code-obfuscation and encryption techniques. On the other hand, current behaviour-based models, which rely mainly on a dynamic analysis, face difficulties in accurately differentiating between user-triggered encryption from ransomware-triggered encryption. In the current paper, we present an upgraded behavioural ransomware detection model that reinforces the existing feature space with a new set of features based on grouped registry key operations, introducing a monitoring model based on combined file entropy and file signature. We analyze the new feature model by exploring and comparing three different linear machine learning techniques: SVM, logistic regression and random forest. The proposed approach helps achieve improved detection accuracy and provides the ability to detect novel ransomware. Furthermore, the proposed approach helps differentiate user-triggered encryption from ransomware-triggered encryption, allowing saving as many files as possible during an attack. To conduct our study, we use a new public ransomware detection dataset collected in our lab, which consists of 666 ransomware and 103 benign binaries. Our experimental results show that our proposed approach achieves relatively high accuracy in detecting both previously seen and novel ransomware samples.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».