RIPEx：利用跨论坛学习从安全论坛中提取恶意 IP 地址
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2018-04-16 v1 机器学习
摘要
是否可能以自动方式提取安全论坛中报告的恶意 IP 地址？这是我们工作的核心问题。我们关注安全论坛，安全专业人士与黑客在其中分享知识与信息，并经常报告行为不端的 IP 地址。迄今为止，仅有少数努力从此类安全论坛中提取信息。我们提出 RIPEx，一种利用跨论坛学习方法识别并标注安全论坛中 IP 地址的系统化方法。更详细地，挑战有两方面：（a）从软件版本号等其他数值实体中识别 IP 地址；（b）将 IP 地址分类为良性或恶意。我们提出一个集成解决方案以攻克这两个问题。我们方法的新颖之处在于不需要为每个新论坛准备训练数据。我们的方法实现跨论坛知识迁移：我们使用源论坛的分类器识别种子信息，用于在目标论坛训练分类器。我们使用从五个安全论坛收集的数据评估了方法，共包含 31K 用户与 542K 帖子。首先，RIPEx 能以平均 95% 准确率和高于 93% 召回率从其他数值表达式中区分 IP 地址。其次，借助跨论坛学习，RIPEx 以平均 88% 准确率和超过 78% 召回率识别恶意 IP 地址。我们的工作是开发利用安全论坛中丰富有用信息的第一步。
引用
@article{arxiv.1804.04760,
title = {RIPEx: Extracting malicious IP addresses from security forums using cross-forum learning},
author = {Joobin Gharibshah and Evangelos E. Papalexakis and Michalis Faloutsos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.04760},
year = {2018}
}
备注
12 pages, Accepted in n 22nd Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), 2018