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Cyber Attribution from Topological Patterns

机译：拓扑模式的网络归因

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We developed a crawler to collect live malware distribution network data from publicly available sources including Google Safe Browser and Vir-usTotal. We then generated a dynamic graph with our visualization tool and performed malware attribution analysis. We found: 1) malware distribution networks form clusters rather than a single network; 2) those cluster sizes follow the Power Law; 3) there is a correlation between cluster size and the number of malware species in the cluster; 4) there is a correlation between the number of malware species and cyber events; and finally, 5) infrastructure components such as bridges, hubs, and persistent links play significant roles in malware distribution dynamics.
机译：我们开发了一个爬虫，用于从包括Google安全浏览器和Vir-usTotal在内的公共来源收集实时恶意软件分发网络数据。然后，我们使用可视化工具生成了一个动态图，并进行了恶意软件归因分析。我们发现：1）恶意软件分发网络形成群集而不是单个网络; 2）这些集群的大小遵循幂律; 3）群集大小与群集中恶意软件种类的数量之间存在相关性; 4）恶意软件种类的数量与网络事件之间存在相关性;最后，5）基础结构组件（例如网桥，集线器和持久链接）在恶意软件分发动态中起着重要作用。

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