Detección de tráfico de criptominado con Machine Learning

Abstract

La creciente popularidad de las criptomonedas ha promovido el aumento de actividades de criptominado entre los usuarios. Debido al gran coste computacional que se requiere, han surgido los ataques de criptominado que buscan hacer uso de dispositivos ajenos con el fin de acelerar este proceso. El objetivo del trabajo presente es desarrollar un sistema de detección de tráfico de criptominado en tiempo real. Para ello, se han realizado experimentos de generación de tráfico en un entorno controlado de los que se han extraído un conjunto de datos con información de red. Los datos obtenidos se han usado para el entrenamiento de algoritmos de predicción basados en Machine Learning. Los resultados del trabajo demuestran la capacidad de detectar el tráfico de criptominado en tiempo real con gran precisión.
Abstract:
The growing popularity of cryptocurrencies has promoted the increase of cryptocurrency activities among users. Due to the large computational cost required, cryptomining attacks have emerged that seek to make use of foreign devices in order to accelerate this process. The objective of the present work is to develop a real-time cryptomining traffic detection system. For this purpose, traffic generation experiments have been carried out in a controlled environment from which a data set with network information has been extracted. The data obtained have been used for the training of prediction algorithms based on Machine Learning. The results of the work demonstrate the ability to detect cryptomining traffic in real time with high accuracy.