MRRbot:基于冗余机制的多角色P2P僵尸网络模型

对现有僵尸网络的防御已取得很大成效,但僵尸网络不断演变进化,尤其在三网融合不断推进的背景下,这给防御者带来新的挑战.因此,预测未来僵尸网络以及时应对,非常必要.提出了一种基于冗余机制的多角色P2P僵尸网络模型(MRRbot),该模型引入虚壳僵尸终端,能够很大程度上验证僵尸终端的软硬件环境,增强其可信度和针对性;采用信息冗余机制和服务终端遴选算法,使僵尸终端能够均衡、高效地访问服务终端,提高命令控制信道的健壮性和抗毁性.对MRRbot的可控性、时效性和抗毁性进行了理论分析和实验评估,并就其健壮性与前人工作进行了比较.结果表明,MRRbot能够高效下发指令,有效对抗防御,更具威胁.探讨了可能的防御策略,提出基于志愿者网络的防御体系.     

基于智能合约的高对抗性僵尸网络研究

区块链技术的发展与应用使构建更为鲁棒和灵活的僵尸网络命令控制信道成为可能。为了更好地研究这类潜在的新型僵尸网络威胁,提出基于区块链智能合约的高对抗性僵尸网络模型——SCBot。SCBot 模型采用分层混合拓扑结构,在僵尸子网层构建基于智能合约的命令传递信道,并建立可信度评估机制判别节点真实性,从流量和终端两大层面提升网络的对抗性。模拟构建小型的僵尸网络集群,对SCBot的命令传递效率和鲁棒性进行了对比实验,并从经济成本角度分析其在现实环境中的可行性。最后对该类型僵尸网络的防御策略做简要分析和讨论。     

移动P2P分布式信任模型设计

移动P2P网络的开放性和松耦合特性使得节点恶意攻击行为普遍存在,而现有基于声誉的信任模型大都基于“信誉值高的节点评价推荐越可信”的假设,无法识别恶意节点动态策略性攻击行为。针对这一问题,将社会网络相关理论引入信任系统,提出一种基于社会距离的信任模型（SD2Trust）。该模型区分了服务可信度和推荐评价可信度,用多维结构同型性描述向量刻画节点网络地位和行为特征,根据社会距离确定推荐节点集和推荐信誉计算权重,综合信任考虑了诋毁风险。理论分析和实验结果表明,该模型能有效对抗恶意节点动态策略攻击行为。     

P2P僵尸网络研究与进展

由于基于IRC协议的僵尸网络存在单点失效的天然缺陷,越来越多的僵尸网络转而使用非集中式命令与控制信道。基于P2P协议的僵尸网络就是其中最重要的一种。P2P僵尸网络经过10多年的发展,技术已经完全成熟,它们具有更强的弹性和鲁棒性,更难以被清除,被认为是新一代的僵尸网络。阐述了P2P僵尸网络的发展历程,详细分析了功能结构、分类方法和工作过程,介绍了P2P僵尸网络传播模型和跟踪、检测、防御方法的研究进展。     

一种抗污染的混合P2P僵尸网络

基于Peer-list的混合型P2P僵尸网络代表了一类高级僵尸网络形态,这种僵尸网络的优势是可抵抗传统P2P僵尸网络易受的索引污染（Index Poisoning）攻击和女巫（Sybil）攻击,然而却引入了新的问题——易受Peer-list污染攻击。本文提出一种新颖的混合P2P僵尸网络设计模型,在僵尸网络构建和Peer-list更新的整个生命周期中引入信誉机制,使得Peer-list污染攻击难以发挥作用。实验证明该模型具备很强的抗污染能力和很高的健壮性,因此对网络安全防御造成了新的威胁。最后,我们提出了若干可行的防御方法。本文旨在增加防御者对高级僵尸网络的理解,以促进更有效的网络防御。     

P2P僵尸网络的传播建模与分析

为了有效控制自愿式P2P僵尸网络的大规模爆发,从动力学的角度研究了僵尸网络的传播规律.首先,根据僵尸网络的形成过程,建立了一个时滞微分方程模型;其次,通过详细的数学分析得出了有效控制僵尸网络的阈值表达式;最后,数值模拟验证了理论分析的正确性.理论分析和实验结果均表明,当基本再生数的值小于1时,僵尸网络可以被完全控制;否则,安全防御措施只能减小僵尸网络的规模.模拟结果还表明,降低僵尸程序的感染率或提高网络节点的免疫率,可以有效控制僵尸网络的爆发.实际网络管理中,可以通过不均匀分布网络节点、及时下载漏洞补丁等措施控制僵尸程序的传播.     

一种基于社会网络分析的P2P僵尸网络反制策略

设计并实现了一种基于社会网络分析的P2P僵尸网络反制策略.该策略包括两个方面:第一,挖掘网络中的关键节点和桥梁节点,重点防护这两类节点;第二,挖掘网络中的社区结构,重点监控社区间的关键通讯.模拟实验表明,该策略能准确挖掘网络中的关键节点、桥梁节点和关键通讯边,挖掘桥梁节点和关键边的准确率分别达到了95%和93%.使用提出的策略可有效控制僵尸网络病毒和黑客攻击指令的传播,从而达到反制P2P僵尸网络的目的.     

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.     

结构化对等网络中P2P 僵尸网络传播模型

依赖结构化对等网传播的P2P僵尸是未来互联网面临的重要威胁.详细分析了两种典型的结构化P2P协议Chord和Kademlia的工作原理,在此基础上,使用数学建模的方法建立了结构化P2P僵尸网络的传播模型.该模型将Kademlia,Chord协议与双因子免疫机制、主机在线率等因素相结合,较为全面地研究了两种典型的结构化P2P网络中僵尸的传播机理,并使用软件仿真的方法模拟了节点超过百万时,结构化P2P网络中僵尸的传播行为,通过软件仿真得出的数据与理论数据进行对比,验证了模型的正确性.从实验结果可以看出:对于Kademlia和Chord两种结构化P2P网络,僵尸传播无论是双因子免疫模型还是结合双因子与主机在线率的模型,理论模型与仿真结果都非常吻合,体现了模型的准确性,为僵尸的检测与防御提供了理论依据.     

直接评价节点诚信度的P2P动态信任模型

为解决现有P2P信任模型计算开销大、动态适应能力差、推荐可信度的动态性未得到足够重视等问题,提出了一种新的动态信任模型。通过直接交互节点的局部评价加权其推荐可信度计算节点的全局信誉值,避免了迭代过程,降低了网络开销。采用基于时间帧的方法更新节点的全局信誉值和推荐可信度,以抑制节点提供服务和推荐两方面的动态性。仿真实验结果表明,新模型较现有模型在网络开销、节点动态性推荐的抑制等方面有较大改进。     

基于流量分析的P2P僵尸网络检测

通过对P2P僵尸运行协议及其机制的深入研究,提出一种基于流量分析的检测算法。在三层交换机上抓取流量,按照流量数据的相同元素划分集合并得到三个向量（源地址、目的地址和包大小）集合,合理定义时间滑动窗口,基于连接成功率检测算法动态分析快速定位僵尸网络,为僵尸网络的检测提供依据。     

P2P僵尸网络研究

P2P僵尸网络是一种新型网络攻击方式,因其稳定可靠、安全隐蔽的特性被越来越多地用于实施网络攻击,给网络安全带来严峻挑战.为深入理解P2P僵尸网络工作机理和发展趋势,促进检测技术研究,首先分析了P2P僵尸程序功能结构,然后对P2P僵尸网络结构进行了分类,并分析了各类网络结构的特点;在介绍了P2P僵尸网络生命周期的基础上,着重阐述了P2P僵尸网络在各个生命周期的工作机制;针对当前P2P僵尸网络检测研究现状,对检测方法进行了分类并介绍了各类检测方法的检测原理;最后对P2P僵尸网络的发展趋势进行了展望,并提出一种改进的P2P僵尸网络结构.     

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。     

一种新颖的P2P僵尸网络检测技术

针对当前僵尸网络向P2P方向发展的趋势,在对P2P僵尸网络本质的理解和把握的基础上,提出了一种新颖的P2P僵尸网络检测技术。对于某个被监视的网络,关注其内部每台主机的通信行为和网络恶意活动。把这些通信行为和网络恶意活动分类,找出具有相似或相关通信和网络恶意行为的主机。根据我们对定义的理解,这些主机就属于某个P2P僵尸网络。     

一种新颖的P2P僵尸网络检测技术

针对当前僵尸网络向P2P方向发展的趋势,在对P2P僵尸网络本质的理解和把握的基础上,提出了一种新颖的P2P僵尸网络检测技术。对于某个被监视的网络,关注其内部每台主机的通信行为和网络恶意活动。把这些通信行为和网络恶意活动分类,找出具有相似或相关通信和网络恶意行为的主机。根据我们对定义的理解,这些主机就属于某个P2P僵尸网络。     

P2P僵尸网络的有效免疫措施

为了深入分析影响对待(P2P)僵尸网络传播的因素,从动力学的角度刻画了P2P僵尸网络的形成过程。首先,根据P2P僵尸网络形成的过程建立了一个微分方程模型。该模型考虑了免疫措施对计算机恶意软件传播的影响;同时,通过分析模型平衡点的稳定性条件导出了消除P2P僵尸网络的有效免疫率;最后,通过数值模拟得出了有效免疫区域,随机仿真验证了有效免疫区域的正确性。结果表明,合理的免疫措施可以有效预防僵尸网络的爆发。     

基于通信流量特征的隐秘P2P僵尸网络检测

针对目前基于网络的P2P僵尸网络检测中特征建模不完善、不深入的问题, 以及僵尸网络中通信具有隐蔽性的特点, 提出一种对通信流量特征进行聚类分析的检测方法。分析P2P僵尸网络在潜伏阶段的通信流量统计特征, 使用结合主成分分析法和X-means聚类算法的两阶段聚类方法对特征数据集进行聚类分析, 进而达到检测P2P僵尸网络的目的。实验结果表明, 该方法具有较高的检测率和较好的识别准确性, 并保证了较快的执行效率。