Author(s): Gomes, Gilberto ; Dias, Luís ; Correia, Miguel
Date: 2021
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.26/47617
Origin: Academia Militar
Subject(s): CryingJockpot; Detenção de intrujões; Fluxo de rede; Indicadores de desempenho
Author(s): Gomes, Gilberto ; Dias, Luís ; Correia, Miguel
Date: 2021
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.26/47617
Origin: Academia Militar
Subject(s): CryingJockpot; Detenção de intrujões; Fluxo de rede; Indicadores de desempenho
Cryptojacking traduz a apropriação de recursos computacionais alheios sem conhecimento ou consentimento das vítimas para obter moedas criptográficas, um ataque generalizado relativa- ´ mente fácil de implementar e difícil de detectar. Seja com recurso a um navegador Web ou através de um executável , o cryptojacking carece de soluções de detecção¸ ao robustas e fiáveis O presente artigo descreve o trabalho desenvolvido na prossecução de uma abordagem híbrida para a detecção de crypto jacking, onde não e necessário conhecimento prévio sobre os ataques ´ ou dados de treino. A nossa abordagem de detecção, C ˜ RYINGJACK POT, extrai e combina características/atributos baseadas em fluxo de rede e em indicadores de desempenho, agregando utilizadores com comportamentos semelhantes com recurso a algoritmos de aprendizagem automática não supervisionados. Avaliamos experi- mentalmente o desempenho da nossa abordagem com um conjunto de dados artificial e um conjunto híbrido, obtendo valores para a F-score de ate 97%