【摘要】：目前僵尸網(wǎng)絡(luò)主要是通過網(wǎng)絡(luò)流量分析的方法來進(jìn)行檢測(cè),這往往依賴于僵尸主機(jī)的惡意行為,或者需要外部系統(tǒng)提供信息。另外傳統(tǒng)的流量分析方法計(jì)算量很大,難以滿足實(shí)時(shí)要求。為此該文提出一種基于MapReduce的僵尸網(wǎng)絡(luò)在線檢測(cè)算法,該算法通過分析網(wǎng)絡(luò)流量并提取其內(nèi)在的關(guān)聯(lián)關(guān)系檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò),并在云計(jì)算平臺(tái)上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,使數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)分析工作同步進(jìn)行,實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法的檢測(cè)率可達(dá)到90%以上,誤報(bào)率在5%以下,并且數(shù)據(jù)量較大時(shí)加速比接近線性,驗(yàn)證了云計(jì)算技術(shù)在僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方面的可行性。
[Abstract]:At present botnets are mainly detected by network traffic analysis which often depends on the malicious behavior of zombie hosts or requires information from external systems. In addition, the traditional flow analysis method is difficult to meet the real-time requirements. In this paper, a botnet online detection algorithm based on MapReduce is proposed. The algorithm detects botnet by analyzing network traffic and extracting its inherent correlation relationship, and analyzes the data on cloud computing platform. Data acquisition and data analysis are synchronized to achieve online detection. The experimental results show that the detection rate of the algorithm can reach more than 90%, the false alarm rate is less than 5%, and the acceleration ratio is close to linear when the data is large, which verifies the feasibility of cloud computing technology in botnet detection.
【作者單位】： 南開大學(xué)信息技術(shù)科學(xué)學(xué)院;天津城市建設(shè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：天津市重點(diǎn)項(xiàng)目(11jczdjc28100) 國家科技支撐計(jì)劃(2012BAF12B00)資助課題
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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8 吳e，

本文編號(hào)：2333613