混合的结构化良性蠕虫对抗蠕虫过程的建模与分析

由于良性蠕虫可以主动免疫主机,因此使用良性蠕虫来对抗蠕虫传播正成为一种新的应急响应技术.提出了混合的结构化良性蠕虫,设计了它的工作机制以及部署情况.基于传染病模型原理,用数学模型刻画了混合的结构化良性蠕虫对抗蠕虫的传播过程.最后,对于该模型进行了仿真试验.通过仿真结果,总结了影响混合的结构化良性蠕虫对抗蠕虫传播的四个因素:探针探测和探针的蠕虫检测的响应时间,探针的蠕虫检测率和探测率.混合的结构化良性蠕虫对抗蠕虫的传播模型可以使得人们更好地理解良性蠕虫对抗蠕虫的效果.     

主动良性蠕虫和混合良性蠕虫的建模与分析

自从1988年Morris蠕虫爆发以来,网络蠕虫就在不断地威胁着网络的安全.传统防范措施已不再适用于蠕虫的防治,使用良性蠕虫来对抗蠕虫正成为一种新的应急响应技术.良性蠕虫的思想就是将恶意的蠕虫转化成良性的蠕虫,而且该良性蠕虫还可以运用相同的感染机制免疫主机.这种方法可以主动地防御恶意蠕虫并且在没有传统的蠕虫防御框架下仍具有潜在的部署能力.首先,分别将主动良性蠕虫和混合良性蠕虫划分成3个子类;然后,基于两因素模型分别对主动良性蠕虫和混合良性蠕虫的3个子类进行建模,推导了在有延迟以及无延迟的情况下6类良性蠕虫的传播模型;最后,通过仿真实验验证了传播模型.更进一步,基于仿真结果讨论了每种良性蠕虫抑制恶意蠕虫的效果,并且得到如下结论:在相同的感染条件下,复合型的混合良性蠕虫抑制蠕虫传播的效果最好.     

分而治之的混合型良性蠕虫的建模与分析

由于良性蠕虫可以主动地防御蠕虫的传播,因此引起了蠕虫研究领域专家的广泛关注.通过分析分而治之的混合型良性蠕虫的特点,将其划分为3个子类.在有延迟以及无延迟的情况下.推导了分而治之的混合型良性蠕虫的3个子类的数学传播模型,这些传播模型描述了分而治之的混合型良性蠕虫对抗蠕虫传播的过程.最后,仿真实验验证了传播模型,并且得到如下结论:在相同的感染条件下,复合的分而治之的混合型良性蠕虫抑制蠕虫传播的效果最好.     

基于蠕虫攻击模型和语义分析的特征码自动提取

传统手工提取蠕虫的特征串需要很长时间,而基于串模式分析自动提取的虚警率和漏警率始终不太理想.该文提出了一种基于蠕虫攻击模型的语义分析特征提取法.该方法基于蠕虫攻击模型先验知识,自动识别蠕虫代码各个功能部分,将蠕虫攻击的必用部分作为蠕虫的特征串,提出了蠕虫攻击的通用模型OSJUMP.基于该模型,证明了基于语义提取蠕虫特征的有效性,给出了一种基于语义的蠕虫特征自动提取算法.对Red Code等各种实际蠕虫进行测试,结果显示自动提取生成的蠕虫特征值和安全厂商手工分析提供的特征值具有很大的可比性.     

基于电子邮件蠕虫传播行为仿真研究

研究电子邮件蠕虫传播行为真实仿真问题.电子邮件蠕虫是造成电子邮件垃圾邮件泛滥的最主要的原因之一,使得计算机网络效率急剧下降,系统资源遭到严重破坏.为了能更好的对电子邮件蠕虫行为进行仿真,提出了一种基于用户行为和电子邮件网络拓扑结构相结合的电子邮件蠕虫传播模型方法,通过用户打开和检查邮件的概率来描述电子邮件用户的行为.方法能准确仿真蠕虫在网络拓扑中的传播.仿真结果表明,提出的新的蠕虫传播行为仿真方法能更加有效检测蠕虫传播特性,并对比分析了几组因素对蠕虫传播的影响,对进一步研究蠕虫的防御具有重要的意义.     

基于本地网保护的蠕虫防御系统研究

为了阻止外网蠕虫向本地网的传播,设计了一个基于本地网保护的蠕虫防御系统.该系统通过监测外部主机连接本地网的连接强度、端口相似度和失败比率等统计信息预警蠕虫扫描行为和可疑外部主机,通过检测和丢弃来自可疑主机的蠕虫攻击包防御蠕虫向本地网传播.为了提高系统效率和减少系统对正常网络活动的影响,蠕虫攻击包检测采用了源地址跟踪和蠕虫特征匹配两级检测.最后建立了该蠕虫防御系统保护下的本地网蠕虫传播模型,并通过仿真实验验证了系统的有效性.     

群体智能化蠕虫的扫描与隐蔽攻击模型研究

研究蠕虫的智能化特征,为遏制蠕虫的传播及网络入侵检测提供重要的指导.当前对蠕虫的研究主要以传播模型、传播速度等显性特征为主,而最新蠕虫表现出的智能化与隐蔽性,使得入侵指纹难以确定,给蠕虫检测带来了困难.针对该类蠕虫的特性与网络分布特征,提出了一种新的具备群体智能的蠕虫扫描算法与隐蔽攻击模型.该模型的创新之处在于引入参数...     

Contagion蠕虫传播仿真分析

Contagion 蠕虫利用正常业务流量进行传播,不会引起网络流量异常,具有较高的隐蔽性,逐渐成为网络安全的一个重要潜在威胁.为了能够了解Contagion蠕虫传播特性,需要构建一个合适的仿真模型.已有的仿真模型主要面向主动蠕虫,无法对Contagion蠕虫传播所依赖的业务流量进行动态模拟.因此,提出了一个适用于Contagion蠕虫仿真的Web和P2P业务流量动态仿真模型,并通过选择性抽象,克服了数据包级蠕虫仿真的规模限制瓶颈,在通用网络仿真平台上,实现了一个完整的Contagion蠕虫仿真系统.利用该系统,对Contagion蠕虫传播特性进行了仿真分析.结果显示:该仿真系统能够有效地用于Contagion蠕虫传播分析.     

网络蠕虫检测方法研究

随着网络系统应用及其复杂性的增加,网络蠕虫已成为网络安全的主要威胁之一.目前的蠕虫传播速度如此之快使得单纯依靠人工手段已无法抑制蠕虫的爆发.本文首先介绍了蠕虫的相关概念,然后详细介绍了当前蠕虫检测的关键技术,最后给出了蠕虫检测技术的总结和展望.     

P2P网络中沉默型蠕虫传播建模与分析

蠕虫给Internet带来巨大威胁,给作为Internet覆盖网的P2P网络带来的威胁更大,这主要是由P2P网络本身的特点决定的(就是这些特点为用户带来巨大方便).考虑到威胁P2P网络的3种蠕虫中沉默型蠕虫传播模型还没有被提出(其他2种分别为被动型蠕虫和主动型蠕虫)和沉默型蠕虫的巨大危害性,提出了沉默型蠕虫的传播模型和免疫模型,并基于该模型推导出了沉默型蠕虫不会流行的条件.为了考查各个P2P参数对蠕虫传播的影响和从实践上验证推导出的蠕虫不会流行的条件,使用Matlab进行了大量仿真实验.实验表明,理论推导出的蠕虫不会流行的条件是正确的;实验还进一步表明,蠕虫的流行程度是由流行指数来决定的,这为提出蠕虫控制策略提供了依据.通过对决定流行指数的几个参数的分析表明,在发现蠕虫时迅速降低下载率是补丁发布前控制蠕虫最有效的办法.     

一种基于P2P网络的蠕虫传播模型研究

P2P蠕虫是利用P2P机制进行传播的恶意代码.本文针对基于P2P(peer-to-peer)的大规模网络,对P2P蠕虫的传播展开相关研究.首先介绍三个基本的蠕虫传播模型,分析了引入良性蠕虫后的四种情况.然后根据几个P2P蠕虫的扫描策略之一,提出了基于P2P系统的网络对抗蠕虫传播模型,并进行了初步的模拟分析.     

即时通信蠕虫研究与发展

随着即时通信(instant messaging)应用的日益广泛和用户数量的迅速增加,即时通信蠕虫(IM蠕虫)的发生频率也相应提高,传播范围变广以及危害程度加深,其正成为网络安全的重要威胁.首先综合论述IM蠕虫的研究概况;然后剖析IM蠕虫的基本定义、功能结构和工作机理以及IM蠕虫与其他网络蠕虫的区别与联系;讨论IM蠕虫的网络拓扑和传播模型;归纳目前防范IM蠕虫的最新技术;最后给出IM蠕虫研究的若干热点问题与展望.     

蠕虫检测技术研究进展

对蠕虫检测技术的进展进行了研究.由于能检测未知蠕虫,异常检测已成为蠕虫检测的重要发展方向.被动检测采用故意设计为有缺陷的系统HoneyPot,用来吸引攻击者、收集攻击信息并进行深度分析.主动检测对正常主机和蠕虫主机的混和流量进行处理,包括基于连接载荷和基于蠕虫行为的检测.分析并讨论了各类方法的特点和适用性,提出目前的检测技术需要更为有效的蠕虫检测指标,并基于正常主机和蠕虫主机在流量自相似性的差异,给出了相应的实时检测指标选择思路.     

基于动态检测隔离机制的网络蠕虫传播模型与分析

提出一种基于动态检测隔离机制的通用网络蠕虫传播模型,该模型定义了蠕虫在隔离阶段的可疑状态,显式地刻画了蠕虫动态检测隔离过程;并利用动态蠕虫感染率和动态主机移除率、主机自动免疫率分别描述了蠕虫传播造成的网络拥塞现象和人类在对抗蠕虫病毒过程中的主观能动性.分析表明,基于动态检测隔离机制系统可有效降低蠕虫传播速度,减少被感染主机数,延迟蠕虫传播峰值出现的时间.     

一种基于本地网络的蠕虫协同检测方法

目前已有一些全球化的网络蠕虫监测方法,但这些方法并不能很好地适用于局域网.为此,提出一种使用本地网协同检测蠕虫的方法CWDMLN(coordinated worm detection method based on local nets).CWDMLN注重分析扫描蠕虫在本地网的行为,针对不同的行为特性使用不同的处理方法,如蜜罐诱捕.通过协同这些方法给出预警信息,以揭示蠕虫在本地网络中的活动情况.预警信息的级别反映报警信息可信度的高低.实验结果表明,该方法可以准确、快速地检测出入侵本地网络的扫描蠕虫,其抽取出的蠕虫行为模式可以为协同防御提供未知蠕虫特征.通过规模扩展,能够实施全球网络的蠕虫监控.     

拓扑相关蠕虫仿真分析

从蠕虫传播的漏洞主机发现、代码传播以及代码启动3个方面提出了一个完整的数据包级拓扑相关蠕虫仿真模型,设计了基于有向图的SmallWorld拓扑结构生成算法,并通过选择性抽象在NS2上实现了一个完整的数据包级拓扑相关蠕虫仿真系统.最后,通过该仿真系统实验分析了逻辑拓扑结构和蠕虫代码启动方式对蠕虫传播的影响.仿真实验结果表明,该仿真系统可以为拓扑相关蠕虫研究提供重要的支持.     

网络蠕虫目标发现策略研究

要有效地防止蠕虫攻击,了解它的传播是很关键的.主要对蠕虫的目标发现策略进行研究,分析目标发现策略在蠕虫传播中的作用,给出了一种蠕虫目标发现策略的分类并对每种策略进行探讨.     

大规模良性蠕虫的管理技术研究

由于良性蠕虫能够应用于对抗恶意代码和科学计算等诸多领域,因此其逐渐成为安全领域研究的热点.然而现有良性蠕虫管理技术在管理大规模传播良性蠕虫的过程中面临着地址信息维护开销庞大、管理效率低以及性能瓶颈等问题,导致良性蠕虫陷入可控性的技术争议中.创新性地将对等网络技术引入到良性蠕虫管理中来,通过在良性蠕虫之间构建一种用于快速发布管理指令的对等网络,克服了大规模良性蠕虫管理所面临的上述问题,从而有效解决可控性问题.     

基于彩色编码的多态蠕虫特征自动提取方法

快速而准确地提取蠕虫特征对于有效防御多态蠕虫的传播至关重要,但是目前的特征产生方法在噪音干扰下无法产生正确的蠕虫特征.提出基于彩色编码的特征自动提取算法CCSF(color coding signature finding)来解决有噪音干扰情况下的多态蠕虫特征提取问题.CCSF算法将可疑池中的n条序列分成m组,然后运用彩色编码对每组序列进行特征提取.通过对每组提取出来的特征集合进行过滤筛选,最终产生正确的蠕虫特征.采用多类蠕虫对CCSF算法进行测试,并与其他蠕虫特征提取方法进行比较,结果表明,CCSF算法能够在有噪音干扰的条件下准确地提取出多态蠕虫的特征,该特征不包含碎片,易于应用到IDS(intrusion detection system)中对多态蠕虫进行检测.     

分层叠加网的良性蠕虫低耗扩散策略

为降低良性蠕虫网络带宽消耗和提高传播速度,提出基于分层叠加网的良性蠕虫扩散模型—HOPM（Hierarchy Over-lay Propagation Model）和基于周期性反馈策略的自适应良性蠕虫传播控制算法—FBSP（Feed Back Self-adapting Propagation Algorithm）.分层叠加网模型具有逼近物理网结构、自适应网络变化的特点;FBSP算法跟踪蠕虫与良性蠕虫的交互过程,根据周期性反馈信息实时调整良性蠕虫的传播范围和策略来控制其网络带宽消耗.仿真实验表明在宏观网络环境下,基于分层叠加网的良性蠕虫扩散的通信负荷为基于Landmark叠加网模型的30%-50%.