僵尸网络命令控制机制与检测技术分析

作为攻击者手中一个强有力的攻击平台,僵尸网络为攻击者提供了灵活、高效并且隐蔽的控制和攻击方式。僵尸网络是网络安全领域所关注的重要威胁之一,对我国网络安全的危害尤其严重。首先介绍了僵尸网络的结构和工作机制,然后着重分析了其命令与控制机制,并针对各种命令与控制机制介绍了当前检测僵尸网络的技术和方法。     

僵尸网络机理与防御技术

以僵尸网络为载体的各种网络攻击活动是目前互联网所面临的最为严重的安全威胁之一.虽然近年来这方面的研究取得了显著的进展,但是由于僵尸网络不断演化、越来越复杂和隐蔽以及网络和系统体系结构的限制给检测和防御带来的困难,如何有效应对僵尸网络的威胁仍是一项持续而具有挑战性的课题.首先从僵尸网络的传播、攻击以及命令与控制这3个方面介绍了近年来僵尸网络工作机制的发展,然后从监测、工作机制分析、特征分析、检测和主动遏制这5个环节对僵尸网络防御方面的研究进行总结和分析,并对目前的防御方法的局限、僵尸网络的发展趋势和进一步的研究方向进行了讨论.     

P2P僵尸网络研究

僵尸网络是近年来网络安全最严重的威胁之一.P2P僵尸网络是在传统僵尸网络基础上发展起来的,其命令与控制机制具有隐蔽性和健壮性,使检测和防范变得更加困难.本文对P2P僵尸网络的构建、命令与控制机制、检测与反制技术进行了研究与分析.     

僵尸网络的危害及其应对策略

僵尸网络(Botnet)是一种从传统的恶意代码进化而来的新型的攻击方式,为攻击者提供了隐匿、灵活、且高效的一对多的命令与控制机制。可控制僵尸主机实施DDoS攻击、垃圾邮件发送,窃取敏感信息等攻击。Botnet正处于快速发展时期,对网络安全构成了越来越大的威胁,对中国造成的危害尤为严重,由Botnet发起攻击的破坏性非常惊人。介绍了Botnet的危害及应对Botnet的措施。     

僵尸网络的危害及其应对策略

僵尸网络（Botnet）是一种从传统的恶意代码进化而来的新型的攻击方式。为攻击者提供了隐匿、灵活、且高效的一对多的命令与控制机制。可控制僵尸主机实施DDoS攻击、垃圾邮件发送,窃取敏感信息等攻击。Botnet正处于快速发展时期,对网络安全构成了越来越大的威胁,对中国造成的危害尤为严重,由Botnet发起攻击的破坏性非常惊人。介绍了Botnet的危害及应对Botnet的措施。     

中心式结构僵尸网络的检测方法研究

从近年发展趋势看,僵尸网络的结构正呈现多样化发展的趋势,中心式结构僵尸网络因控制高效、规模较大成为网络安全最大的威胁之一.中心式结构僵尸网络采用一对多的命令与控制信道,而且僵尸主机按照预定的程序对接收到的命令做出响应,因此,属于同一僵尸网络的受控主机的行为往往具有很大的相似性与同步性.针对中心式结构僵尸网络命令控制流量的特点,本文提出一种基于网络群体行为特点分析的检测方法并用于僵尸网络的早期检测与预警.实际网络流的实验表明,本方法能够有效检测当前流行的中心式结构僵尸网络.     

基于Kademlia协议的高生存性P2P僵尸网络

为了提高僵尸网络的生存能力,通过对现有反僵尸网络技术的分析,从攻击者角度提出了一种基于Kademlia协议的高生存性P2P僵尸网络,通过设计一套通信加密认证和节点身份认证机制提高了僵尸网络的生存能力,理论分析表明该机制可以较为有效地应对伪造命令攻击和女巫攻击,并通过实验证明了新型僵尸网络的高生存性。     

僵尸网络命令与控制信道的特征提取模型研究

僵尸网络发起的分布式拒绝服务攻击、垃圾邮件发送以及敏感信息窃取等恶意活动已经成为网络安全面临的重要威胁。命令与控制信道正是僵尸网络操纵这些恶意活动的唯一途径。利用命令与控制信道中攻击命令具有相对固定的格式和命令字的特点,基于现有的特征提取技术,针对边缘网络的可疑流量,提出了一个新型的特征提取模型。实验结果表明,该模型能够准确地提取出具有命令格式的特征,而且由这些特征转化的入侵检测规则能够有效识别感染的僵尸主机。     

僵尸网络关键技术及其防御研究

为了更好地防御僵尸网络,研究了僵尸网络的程序设计与网络组建方法.分析了僵尸网络的功能结构和工作机制,设计了一个僵尸程序,该僵尸程序主要由扫描、漏洞攻击、上传工具和通信模块组成.利用Windows编程技术实现了各个模块,并搭建实验环境对其整体性能进行了测试.测试结果表明,僵尸网络的整体性能达到预期效果.最后讨论了僵尸网路的防范措施.     

一种基于蠕虫的大规模BotNet传播策略

BotNet是一种从传统恶意代码形态进化而来的新型攻击方式,为攻击者提供了隐匿、灵活且高效的一对多命令与控制机制,可以控制大量僵尸主机实现信息窃取、分布式拒绝服务攻击和垃圾邮件发送等攻击目的.本文介绍了BotNet的基本定义,讨论了BotNet的传播特性,归纳总结了传统蠕虫的传播策略,最后提出分级化传播策略,减少了BotNet在传播过程中对网络的冲击,提高了传播速度,增强了BotNet的可追踪性和可控性.     

基于P2P僵尸网络检测系统的设计与实现

近年来僵尸网络成为互联网最严重威胁之一,研究僵尸网络检测技术具有现实意义。讨论了P2P僵尸网络的组成和工作机制,分析P2P僵尸网络的检测方法,提出一P2P僵尸网络检测系统设计方案。     

智能手机上僵尸网络综述

僵尸网络是桌面电脑平台上重要的安全威胁。随着智能手机的发展,这一安全威胁出现在智能手机平台。在分析传统僵尸网络传播原理和控制方式的基础上,对智能手机僵尸网络的传播、控制、攻击方式及威胁等进行了深入研究,详细论述了通过SMS构建僵尸网络控制信道的方式。最后,对智能手机僵尸网络的防御手段进行了阐述。     

基于P2P协议的僵尸网络研究

僵尸网络已成为网络安全领域最为关注的危害之一。日前,使用P2P协议的僵尸网络逐渐兴起。在分析Slapper蠕虫的基础上,研究了P2P僵尸网络的拓扑结构、功能结构与控制机制,并指出了P2P僵尸网络的发展趋势。     

一种新型P2P Botnet的分析与检测

Botnet是一种新型网络攻击方式,它为攻击者提供了灵活高效的命令与控制机制,对Internet安全造成了巨大的威胁。该文概要介绍了Botnet技术,分析了基于P2P技术的Botnet的特点,并对一种新型P2P Botnet进行了深入的分析和研究,提出了对新型P2P Botnet的检测方法。     

Dissecting SpyEye – Understanding the design of third generation botnets

Botnet malware is improving with the latest (3rd) generation exemplified by the SpyEye and Zeus botnets. These botnets are important to understand because they target online financial transactions, primarily with banks. In this paper, we analyze the components from multiple generations of the SpyEye botnet in order to understand both how it works and how it is evolving. SpyEye is a sophisticated piece of malware with a modular design that eases the incorporation of improvements. We will discuss in detail the complete framework of SpyEye botnet consisting of the Bot Development Kit (BDK), the plugin architecture, the backend storage server, the bot design and the web-based Command and Control (C&C) management system. In addition, we also examine the techniques used by SpyEye to steal money.     

具有免疫特征的僵尸网络传播模型

僵尸网络是一种从传统恶意代码进化而来的新型攻击方式,已成为Internet安全的一个重大威胁。僵尸网络传播模型是研究僵尸程序传播特性最常用的一种方法,当前僵尸网络的主流传播模型并没有考虑到部分主机的免疫特性,因而目前的这些主流传播模型对僵尸程序在Internet上的传播特性反应得不够准确。提出了一种新的具有免疫特征的僵尸网络传播模型。该模型基于Internet的实际情况,重点考虑了Internet中部分脆弱主机由于提前从易感染的网络中移除而具有免疫特征。仿真结果表明,基于免疫特征的僵尸网络传播模型更符合真实Interne网络中僵尸程序的传播规律和感染特性。     

基于相似性的僵尸网络检测研究

本文根据同一个僵尸网络中的成员在行为上呈现一定相似性的原理,提出了一个僵尸网络检测模型,该模型能满足对IRC、HTTP、P2P三种僵尸网络的检测要求.     

Estimating botnet virulence within mathematical models of botnet propagation dynamics

Mathematical models of botnet propagation dynamics are increasingly deemed to have potential for significant contribution to botnet mitigation. Botnet virulence, which comprises network vulnerability rate and network infection rate, is a key factor in those models. In this paper we discuss a practical approach that draws on epidemiological models in biology to estimate the botnet virulence in a network. Our research provides mathematical models of botnet propagation dynamics with concrete measures of botnet virulence, which make those models practical and hence employable in mitigation of real world botnets in a timely fashion. The approach is based on random sampling and follows a novel application of statistical learning and inference in a botnet-versus-network setting. We have implemented this research in the Matlab programming language. In this paper, we discuss an experimental evaluation of the effectiveness of this research with respect to botnet propagation dynamics realistically simulated in a GTNetS network simulation platform.