Lucas Torrealba presentó su investigación en la «19th International Conference on Network and Service Management»
Lucas Torrealba hace unas semanas se trasladó hasta las Cataratas del Niágara, Canadá, para participar en la «19th International Conference on Network and Service Management», el acontecimiento anual de la Comunidad de Gestión de Redes.
El programa de este año de la CNSM se basó en temas contingentes como la IA y la digitalización bajo el lema de la Gestión de Redes y servicios en la era de la IA Generativa y Gemelos Digitales.
Además de participar en diversas charlas, presentó su paper «Dom2Vec - Detecting DGA Domains through Word Embeddings and AI/ML-driven Lexicographic Analysis» que resume como «Dom2Vec se presenta como un enfoque innovador para mapear nombres de dominio, mostrando resultados prometedores en la detección de dominios generados por Algoritmos de Generación de Dominio (DGA)».
Lucas considera que «fue un privilegio asistir a la CNSM 2023 donde se abordaron temas sobre IA y digitalización en la Gestión de Redes y Servicios. Estoy muy contento por haber presentado el trabajo, recibir preguntas y comentarios por parte de la comunidad. Agradezco a los organizadores, autores y patrocinadores por hacer posible esta experiencia enriquecedora».
Un hito que lo llena de orgullo y felicidad, y a nosotras y nosotros también, fue el que haya sido elegido como el ganador de la única Student Travel Grant entregada por la conferencia cuyo primer criterio de selección, esta vez, fue la evaluación de su gran trabajo.
Cabe destacar que esta presentación es parte de los avances que ha tenido su investigación de postgrado que comenzó con el trabajo junto al Austrian Institute of Technology (AIT) cuyos datos fueron provistos por Cyan Security (ISP) y por Ceibal, proveedor de servicios educativos de Uruguay.
Más sobre Dom2Vec
Dom2Vec es un enfoque innovador que utiliza Word2Vec, una técnica de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), para generar representaciones de alta calidad de nombres de dominio. Estas representaciones se utilizan para detectar de manera eficaz dominios generados por
DGA, que a menudo se asocian con actividades maliciosas como la propagación de malware, botnets y phishing. Dom2Vec se basa en el análisis lexicográfico de los nombres de dominio y combina estas representaciones con puntajes de reputación y otras características relevantes.
Dom2Vec se ha probado en un conjunto de datos públicos que incluye 25 familias distintas de DGA. Los resultados son prometedores, con un umbral de falsos positivos del 5%, Dom2Vec detecta cerca del 95% de los dominios generados por DGA; mientras que para un umbral del ~0% de falsos positivos, Dom2Vec detecta cerca del 67% de los dominios generados por DGA.
