利用时序逻辑与暗网数据发现加密货币攻击指标
密码学与安全
2018-11-01 v1 计算机科学中的逻辑
摘要
随着近期专门交易漏洞利用工具包和恶意软件的暗网/深网（D2web）站点的盛行，恶意行为者可以轻易获取广泛工具以增强其攻击能力。在本研究中，我们将因果推理、项集挖掘和逻辑编程的概念应用于历史加密货币相关网络事件以及从 400 多个 D2web 黑客论坛收集的情报。我们的目标是从黑客活动中找出针对加密货币交易者和交易平台的网络威胁指标。我们的方法发现了一些有趣的活动，当这些活动在 D2web 中被共同观测到时，后续加密货币相关事件发生的可能性至少是无活动观测时的两倍。我们还提出了对先前引入的称为 APT-Extract 的算法的算法扩展，该扩展允许建模特定于我们应用的新语义结构。
引用
@article{arxiv.1810.12906,
title = {Finding Cryptocurrency Attack Indicators Using Temporal Logic and Darkweb Data},
author = {Mohammed Almukaynizi and Vivin Paliath and Malay Shah and Malav Shah and Paulo Shakarian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.12906},
year = {2018}
}