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现有僵尸网络检测方法的计算量较大,导致检测效率低,而云计算的强大数据处理和分析能力为僵尸网络的检测提供了新的思路和解决方案。为此,设计并实现一种基于MapReduce模型的并行僵尸网络检测算法,基于云协同和流间关联关系对僵尸网络进行检测。提取流间关联关系,将具有关联关系的流聚集到同一个集合中,计算主机的分数,若分数大于阈值则判断为可疑的僵尸主机。实验结果表明,该算法对P2P僵尸网络的检测率能够达到90%以上,误报率控制在4%以下,并且随着云服务器端计算节点的增多,其处理云客户端上传数据及检测僵尸网络的效率更高。 相似文献
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针对利用先验知识不能检测新型或变异僵尸网络(Botnet)的现状,提出一种基于网络流量的Botnet动态检测模型。通过聚类分析通信流量并完成关联分析,以鉴定bot之间的类似通信和恶意行为模式。该模型具有特征库更新和检测模型生成的动态性,并且可以处理来自不同僵尸网络的数据,其检测体系结构与协议和Botnet的先验知识无关。实验结果验证了该模型的有效性和准确性。 相似文献
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僵尸网络通过控制的主机实现多类恶意行为,使得当前的检测方法失效,其中窃取敏感数据已经成为主流。鉴于僵尸网络实现的恶意行为,检测和减轻方法的研究已经势在必行。提出了一种新颖的分布式实时僵尸网络检测方法,该方法通过将Netflow组织成主机Netflow图谱和主机关系链,并提取隐含的C&C通信特征来检测僵尸网络。同时,基于Spark Streaming分布式实时流处理引擎,使用该算法实现了BotScanner分布式检测系统。为了验证该系统的有效性,采用5个主流的僵尸网络家族进行训练,并分别使用模拟网络流量和真实网络流量进行测试。实验结果表明,在无需深度包解析的情况下,BotScanner分布式检测系统能够实时检测指定的僵尸网络,并获得了较高的检测率和较低的误报率。而且,在真实的网络环境中,BotScanner分布式检测系统能够进行实时检测,加速比接近线性,验证了Spark Streaming引擎在分布式流处理方面的优势,以及用于僵尸网络检测方面的可行性。 相似文献
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中心式结构僵尸网络的检测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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随着僵尸网络的日益进化,检测和防范僵尸网络攻击成为网络安全研究的重要任务.现有的研究很少考虑到僵尸网络中的时序模式,并且在实时僵尸网络检测中效果不佳,也无法检测未知的僵尸网络.针对这些问题,本文提出了基于流量摘要的僵尸网络检测方法,首先将原始流数据按照源主机地址聚合,划分适当的时间窗口生成流量摘要记录,然后构建决策树、随机森林和XGBoost机器学习分类模型.在CTU-13数据集上的实验结果表明,本文提出的方法能够有效检测僵尸流量,并且能够检测未知僵尸网络,此外,借助Spark技术也能满足现实应用中快速检测的需要. 相似文献
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针对现有的僵尸网络研究工作所检测的僵尸网络生命周期的阶段较为单一的问题,提出基于集成学习的僵尸网络在线检测方法。首先,细粒度地标记僵尸网络多个阶段的流量,生成僵尸网络数据集;其次,结合多种特征选择算法生成包含23个特征的重要特征集和包含28个特征的次重要特征集,基于Stacking集成学习技术集成多种深度学习模型,并针对不同的初级分类器提供不同的输入特征集,得到僵尸网络在线检测模型;最后,将僵尸网络在线检测模型部署在网络入口处在线检测多种僵尸网络。实验表明,所提基于集成学习的僵尸网络在线检测方法能够有效地检测出多个阶段的僵尸网络流量,恶意流量检测率可达96.47%。 相似文献
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关琳 《网络安全技术与应用》2010,(2):25-27
僵尸网络可以用于发送垃圾邮件,这意味着如果能够对垃圾邮件的发送行为进行建模,也能够很好地检测僵尸网络。本文提出几种垃圾邮件发送模型,对各种垃圾邮件发送行为进行了区分,基于主题特征产生的协同程度提出了僵尸网络指数,其中重点对其在僵尸网络监测效果进行了验证,发现这个模型和指数能够用于有效发现发送邮件的僵尸网络。 相似文献