VirusTotal恶意URL研究与分类

工作来源

arXiv:2205.13155

工作背景

研究表明，只有少数恶意 URL 的生命周期会超过一个月，大部分只有几天甚至几个小时。但即便检测引擎会在检测到新的恶意 URL 后不久就更新恶意 URL 列表，VirusTotal 也不一定会及时更新扫描结果。

(资料图片仅供参考)

过往大多数针对 VirusTotal 的研究都是针对文件的，研究 URL 的很少。

由于各种原因，使用固定阈值肯定不是最佳选择。与样本文件的情况类似，VirusTotal 上的检出引擎数并不一定能够反应威胁情况：

检测引擎之间未必独立

部分引擎就是比其他引擎检出要早

引擎检出标签会在短时间内反复变动

工作准备

2019 年 7 月到 2022 年 1 月 VirusTotal 中所有 URL 的报告，总计近 500 万份。其中，新发现的 FQDN 与 APEX 大约为 50 万与 35 万个。首次扫描的 URL 被认为是新兴 URL，数量如下所示：

一共出现了 95 个检测引擎，如下所示：

过滤掉那些没有被任何检测引擎检出为恶意的 URL。而恶意 URL 分类如下所示：

引入手动标记与两个不同于 VirusTotal 的公开 URL 情报来源（APWG 与 McAfee SiteAdvisor URL），URL 的标签也都进行手动验证。可见在非通用类型中，网络钓鱼与恶意软件是出现量最大的。

利用分层抽样的方法从新兴 URL 中挑选 3800 个 URL，由 5 位安全研究人员进行手动标记。具体情况，如下所示：

工作评估

攻击类型

各类型数量的 CDF 图如下所示：

各类型占数据集的比例如下所示：

恶意钓鱼 URL 通常比恶意软件 URL 具有更多标签，75% 的恶意钓鱼 URL 具有三个以上标签。不同的引擎本来就会给打上不同的标签，多标签是很正常的。并且，有一部分多标签是由于检测引擎在短时间内改变了检测结果。

检测精度

没有引擎对所有类型的 URL 都表现良好。例如 BitDefender 检测网络钓鱼类 URL 较好，但检测恶意软件类 URL 不佳。通常来说，在 URL 被提交到 VirusTotal 后的第五天，F1 分数最高。

稳定性

通常来说，检测引擎具有相对稳定的二元标签（是否恶意），但多元标签（具体类别）会随着时间更改。

Sophos、Bitdefender 与 Kaspersky 等被业界公认较好的引擎也为 URL 分配了多种类型的标签。按统计来看，53% 的引擎会不断更改检测的具体类别，最终稳定在一个类别上。还有 47% 的引擎持续在具体类别上“反复横跳”，最终也不会稳定在一个类别上。

二元标签与多元标签的关联

使用 Jaccard 与 DTW 计算相关性。以 Malware 为例，其他请查看原文：

计算 Jaccard 相似度矩阵的 Frobenius 范数，衡量相似度是否随时间变化保持一致。

基于 DTW 距离进行层次聚类，相似引擎如下所示：

引擎间可能是不独立的，在利用多数投票时一定要注意这一点。

时效性

有些引擎（如 Segasec）总是较早检测，有些引擎（如 alphaMountain.ai）总是较晚检测。

工作设计

基于随机森林构建一个机器学习模型，比多数投票可以提高 10-45%。

整体流程如上所示，一共使用四组特征：

VirusTotal 特征

词法特征

部署特征

Whois 特征

对比结果如下所示：

除了 VirusTotal 特征以外的其他特征，也对性能的提高是有帮助的：

通常来说，恶意软件类 URL 比网络钓鱼类 URL 要多：

工作思考

VirusTotal 左手文件右手 URL，分析文件的工作众多，研究 URL 的相对较少。针对 VirusTotal 的研究总是让人很感兴趣，希望将来哪天 VirusTotal 自己能出来讲讲自己的架构什么的，供大家讨论学习。

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