On resemblance of domain names: Clustering versus malicious actors

Bc. Ondřej Ševčík

Bakalářská práce

Anotace:

Tato práce představuje nový systém, který využívá shlukování plně kvalifikovaných doménových jmen (FQDNs) na základě podobnosti řetězců. Jejím cílem je zlepšit odhalování škodlivých kampaní a tím pomoci bezpečnostním analytikům při investigaci. Navržený systém nabízí možnost výrazně redukovat množiny možných hrozeb na jednodušeji zpracovatelné menšiny. Zatímco velká část existující literatury se zaměřuje na analýzu adres URL, tato práce zdůrazňuje potenciál FQDNs pro kybernetickou bezpečnost, zejména při odhalování phishingu a algoritmicky generovaných škodlivých FQDNs.

Abstract:

This thesis introduces a novel system that employs string similarity-based clustering of Fully Qualified Domain Names (FQDNs). Its objective is to improve the discovery of malicious campaigns, thereby assisting security analysts in their investigations. The proposed approach offers the ability to reduce sets of suspected threats to manageable minorities significantly. While much of the existing literature focuses on URL analysis, this thesis emphasises the potential of FQDNs for cybersecurity, especially in phishing and algorithmically generated malicious FQDNs detection.

Keywords

FQDN clustering, similarity-based clustering, character-based text clustering, predictive threat mitigation, malicious campaign prevention, domain name clustering

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 5. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 28. 6. 2023
• Vedoucí: Mgr. Pavel Novák
• Oponent: Ing. Jan Zíka

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Bakalářský studijní program / obor:
Informatika / Informatika