僵尸网络命令与控制信道的特征提取模型研究

僵尸网络发起的分布式拒绝服务攻击、垃圾邮件发送以及敏感信息窃取等恶意活动已经成为网络安全面临的重要威胁。命令与控制信道正是僵尸网络操纵这些恶意活动的唯一途径。利用命令与控制信道中攻击命令具有相对固定的格式和命令字的特点,基于现有的特征提取技术,针对边缘网络的可疑流量,提出了一个新型的特征提取模型。实验结果表明,该模型能够准确地提取出具有命令格式的特征,而且由这些特征转化的入侵检测规则能够有效识别感染的僵尸主机。

基于Command and Control通信信道流量属性聚类的僵尸网络检测方法

僵尸网络(Botnet)是一种从传统恶意代码形态进化而来的新型攻击方式,为攻击者提供了隐匿、灵活且高效的一对多命令与控制信道(Command and Control channel,C&C)机制,可以控制大量僵尸主机实现信息窃取、分布式拒绝服务攻击和垃圾邮件发送等攻击目的。该文提出一种与僵尸网络结构和C&C协议无关,不需要分析数据包的特征负载的僵尸网络检测方法。该方法首先使用预过滤规则对捕获的流量进行过滤,去掉与僵尸网络无关的流量;其次对过滤后的流量属性进行统计;接着使用基于X-means聚类的两步聚类算法对C&C信道的流量属性进行分析与聚类,从而达到对僵尸网络检测的目的。实验证明,该方法高效准确地把僵尸网络流量与其他正常网络流量区分,达到从实际网络中检测僵尸网络的要求,并且具有较低的误判率。

综合短信和HTTP协议C&C信道的移动僵尸网络设计

移动僵尸网络进行恶意扣费、泄露隐私信息等恶意行为,给移动用户构成了巨大隐患.通过构建实用的移动僵尸网络,可以更好地了解其工作机制,从而提出直接有效的防御策略.提出结合短信(SMS)和HTTP协议作为移动僵尸网络的命令与控制(Command and Control,C&C)的通信信道的设计方法,设计了一种移动僵尸程序HybirdBot.在减少消耗的同时确保命令信息能准确接收和高效执行,又能将僵尸网络流量隐藏在其他良性的HTTP流量中.实验结果表明,HybirdBot命令执行时间基本控制在1s以内,运行时CPU占用率只达1-2%,平均每条命令所产的流量也只有0.62kb.证明该移动僵尸网络具有高效性,隐匿性好而且消耗少,最后本文还提出了几种防御策略.

僵尸网络综述

近年来,从传统蠕虫和木马发展形成的僵尸网络逐渐成为攻击者手中最有效的攻击平台,甚至可以成为网络战的武器,因此,关注僵尸网络已有研究成果与发展趋势都十分必要.将僵尸网络的发展历程概括为5个阶段,分析各阶段特点和代表性僵尸网络.对僵尸网络进行形式化定义并依据命令控制信道拓扑结构将其划分为4类.同时,将当前僵尸网络研究热点归纳为检测、追踪、测量、预测和对抗5个环节,分别介绍各环节的研究状况,并对每个环节的研究进展进行归纳和分析.通过研究僵尸网络在攻防对抗中的演进规律,提取僵尸网络存在的不可绕过的脆弱性.最后,综合分析当前僵尸网络研究现状,并展望僵尸网络发展趋势.

僵尸网络发展研究

僵尸网络(botnet)作为最有效的网络攻击平台,给当今互联网安全带来了巨大威胁.虽然近几年关于僵尸网络的攻防技术研究取得了显著进展,然而,伴随着互联网应用的多元化以及通信技术的不断革新,僵尸网络的形态和命令控制机制也在不断发生变化,这给防御人员带来了新的挑战.深入了解僵尸网络运行机理和发展趋势对有效应对僵尸网络引发的安全威胁具有重要意义.以僵尸网络攻击技术为核心,从形式化定义、传播方式、生命周期、恶意行为、命令控制信道方面对僵尸网络机理进行全面介绍,按时间顺序将僵尸网络的发展历程划分为PC攻击和广泛攻击2个阶段,对各阶段的技术特点、行为特性、代表案例以及演化规律进行详细阐述,总结当今僵尸网络防御方法和研究成果,对已有研究遗留的问题和未来可能研究热点进行讨论.

移动僵尸网络研究

随着移动互联网的高速发展、4G业务的普及和手机硬件性能的提升,僵尸网络也逐渐从传统网络向移动网络发展。因此关注移动僵尸网络已有的研究成果和发展趋势十分必要。在介绍了移动僵尸网络所带来的危害和传播方式的基础上,对移动僵尸网络的命令控制信道进行总结和归纳,将信道总体分为寄生信道和独立信道。重点讨论了移动僵尸网络的传播模型,从传统的经典病毒传播模型到移动僵尸网络的mathematical-based模型和simulator-based模型。讨论了移动僵尸网络的检测方法,将其分为静态检测和动态检测两种类型,在静态检测中对基于数据流(Data Flow)的检测框架进行了分析。最后,综合分析了当前移动僵尸网络研究所遇到困难和其发展趋势。

一种基于Android系统的手机僵尸网络

提出一种基于Android系统的手机僵尸网络,设计命令控制信道及手机状态回收方式。分析僵尸手机的恶意行为,给出手机僵尸网络防劫持策略,包括多服务器策略、域名flux技术与身份认证系统,通过RSS及GZIP压缩技术降低僵尸程序消耗的网络流量。对手机僵尸网络的发展趋势及防御手段进行了讨论。

泛在僵尸网络发展研究

泛在网络环境下,各类设备处于智能化初期,安全问题众多,同时用户的安全意识并没有随着设备的智能化而同步提升,加之泛在网络互联互通的特性,这些都为恶意代码的生存、传播、发展提供了巨大的空间。僵尸网络作为传统的最有效的网络攻击方法之一,在泛在网络环境下其形态和命令控制机制都发生了变化,这为防御人员带来了新的安全挑战。在了解泛在网络环境特征的基础上,文章给出泛在僵尸网络的形式化定义,并从机理特性、构建流程、技术手段等方面对泛在僵尸网络进行了全面介绍。按照时间顺序将泛在僵尸网络的发展历程分为PC攻击阶段、手机攻击阶段、广泛攻击阶段3个阶段。从传播感染技术、生存驻留技术和控制管理技术3个角度分析了泛在僵尸网络所用的核心技术细节。文章总结了当前泛在僵尸网络的主要防御对抗方法,并对未来可能的研究热点进行了展望。

基于短地址混淆和谷歌云推送的移动僵尸网络的构建

为了提升对移动僵尸网络的预测能力和防御能力,提出了一种基于短地址混淆(USSes-Flux)和谷歌云(GCM)推送的移动僵尸网络的构建机制。设计了基于中心结构和对等网络(P2P)混合的拓扑结构的移动僵尸网络模型,给出了USSes-Flux算法,从而增强了命令与控制信道的隐秘性和强壮性。给出了该移动僵尸网络的控制模型,分析了不同僵尸节点的状态改变、命令设计和传播算法。实验环境中,研究了短地址的失效率与申请数量之间的关系,并对该移动僵尸网络与不同命令和控制信道的样本进行静态分析、动态分析和电量测试。结果表明:该移动僵尸网络具有较强的隐秘性、强壮性和低消耗。

中心式结构僵尸网络的检测方法研究

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.

僵尸网络检测方法研究

僵尸网络是指由黑客通过多种传播手段入侵并控制的主机组成的网络。僵尸网络是各种恶意软件传播和控制的主要来源,检测僵尸网络对于网络安全非常重要。本文首先介绍了僵尸网络的结构,着重对僵尸网络的命令与控制信道进行了讨论,接着详细介绍了基于主机信息的、基于流量监测的和基于对等网络的僵尸网络检测方法,并进行了比较和讨论。

移动僵尸网络综述

随着智能终端的普及和4G通信的高速发展,移动僵尸网络的生存环境已经成熟,逐渐威胁到移动互联网的基础设施和移动网民的财产安全。现有的防御措施对这类攻击不再适用,移动僵尸网络已成为移动网络面临的重要安全问题之一。移动僵尸网络的构建依赖于移动恶意软件的传播,因此文章首先介绍了手机恶意软件的发展,随后介绍了移动僵尸网络的演化发展历程。控制与命令信道是僵尸网络研究中攻防双方争夺控制权的关键点,也是僵尸网络构建技术中重要的一环,同样也是区别于恶意软件的重要特征,移动僵尸网络不同于传统的僵尸网络,在控制与命令信道的选择上也略有差异,因此文章对移动僵尸网络的命令与控制信道进行了深入的剖析,重点讨论了短信、蓝牙、HTTP、Web2.0和一些特殊的命令与控制信道国内外研究现状。还进一步探讨了移动僵尸网络不同的传播载体、传播方式和的传播模型的发展,从经典传播模型、围绕蓝牙技术和短信技术的传播模型到更能反映移动僵尸网络特性的时空传播模型,都给出了相应的说明,并介绍了用于研究移动僵尸网络的仿真与模拟工具。最后文章结合实际的情况给出了移动僵尸网络的防御政策,为打击移动网络犯罪提供技术支撑与保障。

强抗毁性社交僵尸网络的构建及其防御

为打击僵尸网络,保障网络空间安全,提出一种新型的具备强抗毁性的社交僵尸网络(DR-SNbot),并给出了针对性的防御方法。DR-SNbot基于社交网络搭建命令与控制服务器(C&C-Server,command and control server),每个C&C-Server对应一个不同的伪随机昵称,并利用信息隐藏技术将命令隐藏在日志中发布,进而提出一种新型的命令与控制信道。当C&C-Server不同比例地失效时,DR-SNbot会发出不同等级的预警,通知攻击者构建新的C&C-Server,并自动修复C&C通信以保障其强抗毁性。在实验环境中,即使当前C&C-Server全部失效,DR-SNbot仍能在短期内修复C&C通信,将控制率维持在100%。最后,基于伪随机僵尸昵称与合法昵称在词法特征上的差异性,提出一种僵尸昵称检测方法,可有效检测社交僵尸网络利用自定义算法批量生成的伪随机僵尸昵称。实验结果表明,该方法召回率达到93%,准确率达到96.88%。

社交僵尸网络发展综述

随着社交平台的发展,社交媒体网络逐渐成为攻击者进行僵尸网络渗透的理想平台。社交僵尸网络利用社交平台自动化程度高、灵活性强与普及度高等特性构建隐蔽信道进行通信,以达到窃取社交平台用户信息、散布不良信息污染网络环境、引导控制舆论等目的。传统的僵尸网络检测机制无法有效地检测社交僵尸网络,为社交媒体的安全性带来极大的挑战。从社交僵尸网络的概念入手,阐述社交僵尸网络在不同社交平台上的发展脉络和发展趋势,研究不同社交媒体上的社交僵尸网络攻击原理和群体特征以及隐蔽型社交僵尸网络的隐蔽手段。在此基础上,将社交僵尸网络的检测方法分为服务器端检测方法和客户端检测方法,并对近年来出现的基于隐写技术和基于机器学习的检测方法进行分析,同时给出社交僵尸网络的反制技术和接管方法的研究现状及发展思路,并对该领域的未来研究方向进行展望。