基于重组的半分布式僵尸网络抗打击技术

僵尸网络防御技术的不断涌现对僵尸网络生存能力提出了严峻的挑战,为了改善僵尸网络的生存能力,从攻击者角度提出一种适用于半分布式僵尸网络的基于重组的抗打击技术。通过对僵尸网络生存状态的感知和对存活节点的探查,实现了半分布式僵尸网络在遭受严重打击导致拓扑结构破碎情况下,寻回存活节点并将其重组为新的僵尸网络。通过实验验证了该技术的有效性,证明其能够有效增强半分布式僵尸网络的生存能力     

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。     

僵尸网络技术发展新趋势分析

近年来,僵尸网络不断发展,已经成为一项能够带来高额利益的地下黑色产业.本文提出僵尸网络控制者面临的主要挑战,以及其未来可能采取的应对这些挑战的方法.本文介绍了一些可能用来提高僵尸网络能力的方法,包括利用层次化的和可扩展的方式来构建僵尸程序、利用Metasploit等来快速构建攻击方法、利用Gnutella和Skype等系统构建P2P网络、利用数字签名进行认证等方法等,隐蔽的通信频道研究可用使僵尸网络更加可靠、易扩展,使僵尸网络更加难以被清除.     

P2P僵尸网络的新型数学模型

P2P僵尸网络已成为互联网安全领域最严重的威胁之一。为了有效地遏制P2P僵尸网络,本文提出刻画P2P僵尸网络形成过程的一种新模型,该模型是带时滞的SEIR模型。基于特征方程特征值的分布范围,分析了模型在平衡点的局部稳定性。理论分析和数值模拟结果都表明,该时滞模型的动力学特征依赖于基本再生数尺。和时间延迟r。本文的结果有助于更好地了解P2P僵尸网络的传播行为,并据此设计有效的反制措施。     

使用时空相关性分析检测加密僵尸网络流量

In this paper, we propose a novel method to detect encrypted botnet traffic. During the traffic preprocessing stage, the proposed payload extraction method can identify a large amount of encrypted applications traffic. It can filter out a large amount of non-malicious traffic, greatly improving the detection efficiency. A Sequential Probability Ratio Test (SPRT)-based method can find spatial-temporal correlations in suspicious botnet traffic and make an accurate judgment. Experimental results show that the false positive and false negative rates can be controlled within a certain range.