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基于流相似性的两阶段P2P僵尸网络检测方法
被引量:
7
1
作者
牛伟纳
张小松
+2 位作者
孙恩博
杨国武
赵凌园
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期902-906,948,共6页
僵尸网络利用诸如蠕虫、木马以及rootkit等传统恶意程序,进行分布式拒绝服务攻击、发送钓鱼链接、提供恶意服务,已经成为网络安全的主要威胁之一。由于P2P僵尸网络的典型特征是去中心化和分布式,相对于IRC、HTTP等类型的僵尸网络具有更...
僵尸网络利用诸如蠕虫、木马以及rootkit等传统恶意程序,进行分布式拒绝服务攻击、发送钓鱼链接、提供恶意服务,已经成为网络安全的主要威胁之一。由于P2P僵尸网络的典型特征是去中心化和分布式,相对于IRC、HTTP等类型的僵尸网络具有更大的检测难度。为了解决这一问题,该文提出了一个具有两阶段的流量分类方法来检测P2P僵尸网络。首先,根据知名端口、DNS查询、流计数和端口判断来过滤网络流量中的非P2P流量;其次基于数据流特征和流相似性来提取会话特征;最后使用基于决策树模型的随机森林算法来检测P2P僵尸网络。使用UNB ISCX僵尸网络数据集对该方法进行验证,实验结果表明,该两阶段检测方法比传统P2P僵尸网络检测方法具有更高的准确率。
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关键词
僵尸网络检测
会话特征
流相似性
P2P流量识别
下载PDF
职称材料
基于模糊聚类的僵尸网络识别技术
被引量:
4
2
作者
陈瑞东
赵凌园
张小松
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期46-50,共5页
融合蠕虫、后门、木马等技术为一体的僵尸网络因其可被攻击者用于发送垃圾邮件、实施拒绝服务攻击、窃取敏感信息等,已成为高持续性威胁攻击的"后盾"。现有的僵尸网络检测方法多数局限于特定的僵尸网络类型,且不能有效处理边...
融合蠕虫、后门、木马等技术为一体的僵尸网络因其可被攻击者用于发送垃圾邮件、实施拒绝服务攻击、窃取敏感信息等,已成为高持续性威胁攻击的"后盾"。现有的僵尸网络检测方法多数局限于特定的僵尸网络类型,且不能有效处理边界附近的数据。为此,提出一种基于网络流量相似性的僵尸网络识别方法。该方法不依赖于数据包内容,可处理加密流量。通过提取数据集中流和包的统计特征,分别对每个特征进行模糊聚类,判别其模糊类别的特征边界,并基于最大隶属度原则判断是否存在僵尸网络流量,根据支持度和置信度筛选关联规则,从而确定具体的僵尸网络类型。实验结果表明,该方法可有效识别僵尸网络流量,并且能够对僵尸网络的类型进行预判。
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关键词
僵尸网络检测
流量相似性
模糊聚类
特征边界
最大隶属
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职称材料
题名
基于流相似性的两阶段P2P僵尸网络检测方法
被引量:
7
1
作者
牛伟纳
张小松
孙恩博
杨国武
赵凌园
机构
电子科技大学网络空间安全研究中心
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期902-906,948,共6页
基金
国家自然科学基金(61572115
61502086
+1 种基金
61402080)
四川省重大基础研究课题(2016JY0007)
文摘
僵尸网络利用诸如蠕虫、木马以及rootkit等传统恶意程序,进行分布式拒绝服务攻击、发送钓鱼链接、提供恶意服务,已经成为网络安全的主要威胁之一。由于P2P僵尸网络的典型特征是去中心化和分布式,相对于IRC、HTTP等类型的僵尸网络具有更大的检测难度。为了解决这一问题,该文提出了一个具有两阶段的流量分类方法来检测P2P僵尸网络。首先,根据知名端口、DNS查询、流计数和端口判断来过滤网络流量中的非P2P流量;其次基于数据流特征和流相似性来提取会话特征;最后使用基于决策树模型的随机森林算法来检测P2P僵尸网络。使用UNB ISCX僵尸网络数据集对该方法进行验证,实验结果表明,该两阶段检测方法比传统P2P僵尸网络检测方法具有更高的准确率。
关键词
僵尸网络检测
会话特征
流相似性
P2P流量识别
Keywords
botnet detection
conversation feature
flow similarity
P2P traffic identification
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于模糊聚类的僵尸网络识别技术
被引量:
4
2
作者
陈瑞东
赵凌园
张小松
机构
电子科技大学网络空间安全研究中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期46-50,共5页
基金
国家自然科学基金"靶向性复杂攻击网络建模和行为分析研究"(F020805)
国家电网公司科学技术项目"新能源厂站网络安全防护关键技术研究"(522722180007)
文摘
融合蠕虫、后门、木马等技术为一体的僵尸网络因其可被攻击者用于发送垃圾邮件、实施拒绝服务攻击、窃取敏感信息等,已成为高持续性威胁攻击的"后盾"。现有的僵尸网络检测方法多数局限于特定的僵尸网络类型,且不能有效处理边界附近的数据。为此,提出一种基于网络流量相似性的僵尸网络识别方法。该方法不依赖于数据包内容,可处理加密流量。通过提取数据集中流和包的统计特征,分别对每个特征进行模糊聚类,判别其模糊类别的特征边界,并基于最大隶属度原则判断是否存在僵尸网络流量,根据支持度和置信度筛选关联规则,从而确定具体的僵尸网络类型。实验结果表明,该方法可有效识别僵尸网络流量,并且能够对僵尸网络的类型进行预判。
关键词
僵尸网络检测
流量相似性
模糊聚类
特征边界
最大隶属
Keywords
Botnet detection
traffic similarity
fuzzy clustering
feature boundary
maximum affiliation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于流相似性的两阶段P2P僵尸网络检测方法
牛伟纳
张小松
孙恩博
杨国武
赵凌园
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
下载PDF
职称材料
2
基于模糊聚类的僵尸网络识别技术
陈瑞东
赵凌园
张小松
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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职称材料
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