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。     

无尺度网络下具有免疫特征的僵尸网络传播模型*

结合无尺度的特性,考虑僵尸网络传播过程中部分主机的免疫特性,提出一种无尺度网络下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,重点考虑了无尺度网络的拓扑结构,并结合了僵尸网络中部分脆弱主机由于提前从易感染的网络中被移除而具有免疫特征的情况。通过MATLAB进行仿真,仿真结果表明,这种传播模型更符合真实网络中僵尸网络的传播规律。     

基于无尺度网络的僵尸网络传播模型

主流传播模型不能准确反映僵尸程序在Internet中的传播特性。针对该问题,提出一种基于无尺度网络结构的僵尸网络传播模型。该模型考虑了Internet网络的增长特性和择优连接特性,能够反映实际网络中的无尺度特性,更符合真实Internet网络中僵尸程序的传播规律和感染特性。     

无尺度网络下具有双因素的僵尸网络传播模型

随着网络技术的发展,僵尸网络逐渐成为Internet上最具威胁的攻击平台.而现今的网络是随机网络、无尺度网络等构成的一个复杂网络.结合无尺度的特性,考虑僵尸网络传播过程中部分主机的免疫特性与网络阻塞特征,提出一种无尺度网络下具有双因素的僵尸网络传播模型.该模型基于Internet的实际情况,重点考虑了无尺度网络的拓扑结构,并结合了僵尸网络中部分脆弱主机由于提前从易感染的网络中移除而具有的免疫特征情况与传播过程中的网络流量阻塞情况.Matlab仿真结果表明,这种传播模型更符合真实网络中僵尸网络的传播规律.     

具有变化感染率的僵尸网络传播模型

僵尸网络对网络安全的威胁已经引起了众多安全研究专家的高度重视。数学建模是研究僵尸网络传播特性 的一种有效方法。现有的僵尸网络传播模型假设感染率是常量。事实上,大量僵尸病毒爆发时会引起网络拥塞,从而 导致感染变慢。针对这一特点,提出一个具有变化感染率的僵尸网络传播模型。根据Intetne、的实际情况,在模型中 加入了预先免疫特征项。最后通过matlab模拟对比了提出的模型与已有模型在反映僵尸网络感染时的差异。实验 结果表明,具有变化感染率的僵尸网络传播模型能更准确地反映实际网络中僵尸程序的传播规律。     

无尺度网络下的僵尸网络传播模型研究

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。建立僵尸网络的传播模型已成为研究僵尸程序传播特性最有效的一种方法。当前建立的僵尸网络传播模型均是基于随机网络理论的,而实际的Internet是一个具有无尺度特性的复杂网络,因此,这些主流传播模型并不能完全准确反映僵尸程序在Internet的传播特性。提出了一种基于无尺度网络结构的僵尸网络传播模型,根据Internet的实际情况,结合网络流量阻塞这一Internet中的常态现象,重点考虑了真实Internet中节点的增长性和择优连接性。仿真结果表明,该模型不仅符合真实Internet网络中僵尸程序的传播规律和感染特性,而且能够反映出网络中出现拥塞时僵尸程序的感染特性。     

具有异构感染率的僵尸网络建模与分析

僵尸网络作为共性攻击平台,采用目前先进的匿名网络和恶意代码技术为APT攻击提供了大量有效资源。为了有效控制僵尸网络的大规模爆发,需研究其构建规律。考虑到在传播过程中僵尸网络的不同区域具有不同的感染率,结合疾病传播模型,提出了一种具有异构感染率的僵尸网络传播模型。首先,通过对僵尸网络稳态特征的分析,使用平均场方法从动力学角度研究了其传播特性;然后,在BA网络中通过模拟实验来分析异构感染率如何影响僵尸网络的传播阈值。实验结果表明, 该模型更符合真实情况,且僵尸程序传播阈值和异构感染率的关系与节点数量无关。     

基于蜜罐识别的僵尸网络多时区改进扩散模型

针对当前僵尸网络模型化工作尚不成熟的现状,比较分析了双阶段智能僵尸网络传播模型与多时区僵尸网络传播模型的优劣点,提出了一种基于蜜罐识别技术的改进型智能僵尸网络时空传播扩散模型。该模型基于双阶段蜜罐探测技术,引入时区因素,对多时区白昼交替导致的扩散传播参数进行了差异化分析,同时研究了不同时区离线主机数和修复率对僵尸网络传播的影响。通过仿真实验结果表明,该模型相对于传统的僵尸网络传播模型能更高效地描述僵尸网络在实际多时区网络中的扩散行为。     

基于KSC算法的无尺度僵尸网络传播模型研究

对于僵尸网络传播特性的研究已有一定进展,无尺度网络传播模型更加符合实际网络特征,基于KSC算法对僵尸程序在无尺度网络中的传播特性进行研究,研究发现,模型基本能够体现僵尸程序在无尺度网络的传播特性和感染特征。     

基于加权网络的僵尸网络传播模型研究

主要研究不同网络拓扑下的僵尸网络Botnet传播行为,重点研究基于两种加权网络下的僵尸网络传播特性。基于经典加权网络(BBV网络)的演化规则,在随机权重的基础上,提出随机增量的加权演化模型;通过模型仿真,发现基于随机加权的网络与其它两种网络拓扑下僵尸网络相比,表现出更强的健壮性,这与建模时的理论分析完全一致。仿真结果表明,与无标度网络下的传播模型相比,基于加权网络的传播模型更符合僵尸网络在实际网络中的传播特性。     

一种新的网络拓扑建模方法

网络拓扑结构能够很好地解决服从某种规律的网络传播行为问题,所以针对不同的预测和改善网络性能的目的,建立合适的网络拓扑模型是非常重要的。从复杂网络拓扑建模的角度出发,综合考虑了节点和链接的加入与消亡、节点的孤立、网络内新增的内部连接以及局域网内部的偏好连接等因素,提出了一个新的网络拓扑建模的方法NBSFN（New Base Scale Free Network）。运用Java和Matlab工具对结果进行了仿真研究,发现仿真结果能够很好地刻画出无标度、小世界等诸多特性。     

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.     

半分布式P2P Botnet命令与控制机制研究

为分析P2P僵尸网络（Botnet）的控制机制与行为特性,研究了半分布式P2P Botnet中bot程序的体系结构,设计了半分布式P2P Botnet的命令与控制机制,包含命令的发布、传播、执行和信息的反馈。从僵尸网络的平均直径和网络连接度,与Peacomm和lcbot两种僵尸网络做了比较,分析了半分布式P2P Botnet命令与控制机制的性能。实验结果表明,半分布P2P Botnet命令与控制机制具有较高的效率和良好的韧性,符合新型P2P Botnet的要求。     

僵尸网络研究

僵尸网络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.僵尸网络正步入快速发展期,对因特网安全已造成严重威胁,对中国大陆造成的危害尤为严重.介绍了僵尸网络的演化过程和基本定义,深入剖析了僵尸网络的功能结构与工作机制,讨论了僵尸网络的命令与控制机制和传播模型,并归纳总结了目前跟踪、检测和防御僵尸网络的最新研究成果,最后探讨了僵尸网络的发展趋势和进一步的研究方向.     

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。     

基于日模式的蠕虫传播模型研究

通过对Conficker蠕虫在互联网传播期间的流量数据进行分析, 发现蠕虫传播过程体现出以24 h为周期的规律性振荡特性, 即日模式。为了能更准确地描述蠕虫的传播过程, 在经典蠕虫传播模型的基础上, 结合蠕虫传播的日模式特性, 提出了蠕虫传播的日模式模型。同时提出了一个仿真算法, 通过仿真实验验证了模型的正确性和有效性, 进一步表明了日模式因素的存在, 日模式特性的存在为找到抑制蠕虫传播的方法提供了一定的帮助。     

基于Kademlia的新型半分布式僵尸网络

使用Kademlia协议的僵尸网络可利用海量合法流量隐藏攻击行为,但单纯使用Kademlia容易被防火墙拦截。针对该问题,设计一种基于Kademlia的新型半分布式僵尸网络。通过将Hybrid Botnet的主干部分由非结构化网络改为Kademlia网络,使之能规避防火墙,同时网络流量较小,通过仿真实验证明新型僵尸网络较传统网络具有更好的流量特性和鲁棒性。并给出3种抵御新型网络的防御措施。