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2024 conference-paper

Exploring the Malicious Document Threat Landscape: Towards a Systematic Approach to Detection and Analysis

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Rattachement africain : at. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Despite being the most common initial attack vector, document-based malware delivery remains understudied compared to research on malicious executables. This limits our understanding of how attackers leverage document file formats and exploit their functionalities for malicious purposes. In this paper, we perform a measurement study that leverages existing tools and techniques to detect, extract, and analyze malicious Office documents. We collect a substantial dataset of 9,086 malicious samples and reveal a critical gap in the understanding of how attackers utilize these documents. Our in-depth analysis highlights emerging tactics used in both targeted and large-scale cyberattacks while identifying weaknesses in common document analysis methods. Through a combination of analysis techniques, we gain crucial in-sights valuable for forensic analysts to assess suspicious files, pinpoint infection origins, and ultimately contribute to the development of more robust detection models. We make our dataset and source code available to the academic community to foster further research in this area.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Exploring the Malicious Document Threat Landscape: Towards a Systematic Approach to Detection and Analysis
Date Crossref
08/07/2024
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Advanced Malware Detection TechniquesDigital and Cyber ForensicsNetwork Security and Intrusion Detection

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