REMEDI3S-TLD: Reputation Metrics Design to Improve Intermediary - - PowerPoint PPT Presentation

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REMEDI3S-TLD: Reputation Metrics Design to Improve Intermediary - - PowerPoint PPT Presentation

REMEDI3S-TLD: Reputation Metrics Design to Improve Intermediary Incentives for Security of TLDs A project in collaboration with SIDN and NCSC Maciej Korczy ski Delft University of Technology Contact: maciej.korczynski@tudelft.nl ICANN 54


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REMEDI3S-TLD: Reputation Metrics Design to Improve Intermediary Incentives for Security of TLDs

A project in collaboration with SIDN and NCSC Maciej Korczyński

Delft University of Technology Contact: maciej.korczynski@tudelft.nl ICANN 54 Techday 19 October 2015, Dublin

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REMEDI3S-TLD

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REMEDI3S-TLD

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REMEDI3S-TLD

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REMEDI3S-TLD

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Agenda

  • Types of security metrics
  • Security metrics for TLDs
  • Security metrics for hosting providers
  • Discussion
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Types of security metrics

  • Different layers of security metrics:
  • Top Level Domains (TLDs)
  • Market players related to the TLD (infrastructure

providers): registrars, hosting providers, DNS service providers

  • Network resources managed by each of the

players, such as resolvers, name servers

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Security metrics for TLDs

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Security metrics for TLDs

  • Type of reputation metrics
  • Concentration of malicious content:

a) Number of unique domains b) Number of FQDN c) Number of URLs

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Security metrics for TLDs

  • Type of reputation metrics
  • Concentration of malicious content:

a) Number of unique domains b) Number of FQDN c) Number of URLs

  • Size matters!
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  • Type of reputation metrics (example)

Security metrics for TLDs

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  • Type of reputation metrics
  • Up-times of maliciously registered/compromised domains

Security metrics for TLDs

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Security metrics for hosting providers

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Security metrics for hosting providers

1. Count badness per AS across different data sources 2. Normalize for the size of the AS (in 3 ways) Abuse ¡Feeds ¡ p-­‑DNS ¡/ ¡IP ¡ Rou3ng ¡

  • Shadow ¡Server ¡Compromise ¡
  • Shadow ¡Server ¡Sandbox ¡URL ¡
  • Zeustracker ¡C&Cs ¡
  • MLAT ¡requests ¡
  • APWG ¡
  • StopBadware ¡
  • … ¡

¡

# ¡Advertised ¡IPs ¡ # ¡IPs ¡in ¡p-­‑DNS ¡ # ¡Domains ¡Hosted ¡

Abuse ¡Mapping ¡ Size ¡Mapping ¡

  • Farsight ¡Security ¡p-­‑DNS ¡Data ¡
  • Internet ¡IP ¡RouLng ¡Data ¡

¡

# ¡Unique ¡Abuse ¡/ ¡AS ¡

Abuse ¡Maps ¡

PhishTank ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡100 ¡ ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡200 ¡ MLAT ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡50 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡73 ¡

Size ¡Maps ¡

AdverLsed ¡IPs ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡256 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡1024 ¡ ¡Domains ¡Hosted ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡23 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡1232 ¡

Normaliza3on ¡

Normalized ¡ Abuse ¡

PhishTank ¡/ ¡Advrt. ¡IPs ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡0.39 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡0.19 ¡ PhishTank ¡/ ¡Domains ¡ Hosted ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡4.34 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡0.16 ¡ MLAT ¡/ ¡Advrt. ¡IPs ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡0.19 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡0.07 ¡ MLAT ¡/ ¡Domains ¡Hosted ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡2.17 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡0.05 ¡

  • # ¡Abuse ¡/ ¡Size ¡
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3. Rank ASes on amount of badness 4. Aggregate rankings 5. Identify ASes with consistently high concentrations of badness

Rank ¡

Abuse ¡Ranking ¡

PhishTank ¡Ranking ¡1 ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡834 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡833 ¡ PhishTank ¡Ranking ¡2 ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡834 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡833 ¡ MLAT ¡Ranking ¡1 ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡235 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡234 ¡ MLAT ¡Ranking ¡2 ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡235 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡234 ¡

Combine ¡ Ranks ¡

Sort ¡Rank ¡ ¡ High ¡à ¡Low ¡ Borda ¡Count ¡

Overall ¡Ranking ¡

Borda ¡Count ¡Ranking ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡2354 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡1834 ¡ AS#3 ¡ß ¡à ¡ ¡1542 ¡ AS#4 ¡ß ¡à ¡ ¡1322 ¡

Normalized ¡ Abuse ¡

PhishTank ¡/ ¡Advrt. ¡IPs ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡0.39 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡0.19 ¡ PhishTank ¡/ ¡Domains ¡ Hosted ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡4.34 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡0.16 ¡ MLAT ¡/ ¡Advrt. ¡IPs ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡0.19 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡0.07 ¡ MLAT ¡/ ¡Domains ¡Hosted ¡ AS#1 ¡ß ¡à ¡ ¡2.17 ¡ AS#2 ¡ß ¡à ¡ ¡0.05 ¡

Security metrics for hosting providers

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Practical application

  • “Clean Netherlands”: Enhance self cleansing

ability of the Dutch hosting market by

  • promoting best practices and awareness
  • pressuring the rotten apples
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Discussion

  • Compare your TLD against the market
  • Driving factors (why the attackers are more

interested in certain types of domains?)

  • Let us know about policy changes, pricing
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Discussion

  • Limitations: metrics for smaller TLDs are more

sensitive to individual security incidents

  • Abuse handling initiatives
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Discussion

  • Limited access to:
  • Domain WHOIS (classifier between

maliciously registered and legitimate domains, metrics for registrars)

  • Datasets, e.g. shadow server reports
  • Feedback
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ACKNOWLEDGEMENTS

The research leading to these results was funded by SIDN (www.sidn.nl) Many thanks to: Cristian Hesselman (SIDN Labs), Paul Vixie (Farsight Security), and Thorsten Kraft (Cyscon)

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Contact information: Maciej Korczyński Delft University of Technology maciej.korczynski@tudelft.nl

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  • Type of reputation metrics

Security metrics for TLDs

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