一種關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和主機(jī)行為的延遲僵尸檢測(cè)方法
本文關(guān)鍵詞: 僵尸檢測(cè) 延遲僵尸 滑動(dòng)時(shí)間窗口 關(guān)聯(lián)引擎 僵尸網(wǎng)絡(luò) 出處:《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2014年01期 論文類型:期刊論文
【摘要】:僵尸網(wǎng)絡(luò)對(duì)現(xiàn)有計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)成了巨大的威脅.新型僵尸經(jīng)常采用隱蔽技術(shù)躲避安全系統(tǒng)的檢測(cè).采用延遲響應(yīng)手段的僵尸在網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)和主機(jī)行為之間插入隨機(jī)時(shí)間的延遲,迷惑現(xiàn)有使用關(guān)聯(lián)的檢測(cè)方法.針對(duì)延遲僵尸的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)和主機(jī)行為,提出了一個(gè)新的關(guān)聯(lián)檢測(cè)方法.針對(duì)延遲僵尸的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)和主機(jī)行為可能分散在不同時(shí)間窗口的問題,使用滑動(dòng)時(shí)間窗口迭代算法,提高了檢測(cè)準(zhǔn)確率.針對(duì)單純主機(jī)檢測(cè)方法需要全局部署問題,使用推薦算法關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和主機(jī)行為,提高了檢測(cè)的健壯性和準(zhǔn)確率.分析了滑動(dòng)時(shí)間窗口大小和主機(jī)檢測(cè)工具部署率對(duì)檢測(cè)準(zhǔn)確率的影響.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,方法能有效檢測(cè)延遲僵尸,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中主機(jī)檢測(cè)工具的部署率達(dá)到80%時(shí),包括未部署檢測(cè)工具的主機(jī)在內(nèi),準(zhǔn)確率約為88%.
[Abstract]:Botnets pose a great threat to the security of existing computer networks. New botnets often use covert techniques to avoid detection of security systems. Zombies using delayed response methods plug in between network activity and host behavior. The delay in random time, This paper proposes a new association detection method for the network activity and host behavior of the deferred zombies, aiming at the problem that the network activity and host behavior of the delayed zombies may be scattered in different time windows. The sliding time window iteration algorithm is used to improve the detection accuracy. To solve the problem of global deployment of the simple host detection method, the recommendation algorithm is used to correlate the network and host behavior. The influence of the size of sliding time window and the deployment rate of host detection tools on the detection accuracy is analyzed. The experimental results show that the method can effectively detect delayed zombies. When the deployment rate of the host detection tool in the network reaches 80%, including the host that does not deploy the detection tool, the accuracy is about 88%.
【作者單位】: 吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;符號(hào)計(jì)算與知識(shí)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(吉林大學(xué));
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61170265) 吉林大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(201003035,201103253)資助~~
【分類號(hào)】:TP393.08
【共引文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條
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【相似文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
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,本文編號(hào):1552096
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