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強(qiáng)抗毀性社交僵尸網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及其防御

發(fā)布時(shí)間:2019-06-26 13:31
【摘要】:為打擊僵尸網(wǎng)絡(luò),保障網(wǎng)絡(luò)空間安全,提出一種新型的具備強(qiáng)抗毀性的社交僵尸網(wǎng)絡(luò)(DR-SNbot),并給出了針對(duì)性的防御方法。DR-SNbot基于社交網(wǎng)絡(luò)搭建命令與控制服務(wù)器(CC-Server,command and control server),每個(gè)CC-Server對(duì)應(yīng)一個(gè)不同的偽隨機(jī)昵稱,并利用信息隱藏技術(shù)將命令隱藏在日志中發(fā)布,進(jìn)而提出一種新型的命令與控制信道。當(dāng)CC-Server不同比例地失效時(shí),DR-SNbot會(huì)發(fā)出不同等級(jí)的預(yù)警,通知攻擊者構(gòu)建新的CC-Server,并自動(dòng)修復(fù)CC通信以保障其強(qiáng)抗毀性。在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中,即使當(dāng)前CC-Server全部失效,DR-SNbot仍能在短期內(nèi)修復(fù)CC通信,將控制率維持在100%。最后,基于偽隨機(jī)僵尸昵稱與合法昵稱在詞法特征上的差異性,提出一種僵尸昵稱檢測(cè)方法,可有效檢測(cè)社交僵尸網(wǎng)絡(luò)利用自定義算法批量生成的偽隨機(jī)僵尸昵稱。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法召回率達(dá)到93%,準(zhǔn)確率達(dá)到96.88%。
[Abstract]:In order to combat botnet and ensure the security of cyberspace, a new type of social botnet (DR-SNbot) with strong invulnerability is proposed, and a targeted defense method is given. Dr-SNbot builds command and control server based on social network (each CC-Server of CC-Server,command and control server), corresponds to a different pseudorandom nickname, and uses information hiding technology to hide the command in the log. Furthermore, a new type of command and control channel is proposed. When CC-Server fails in different proportion, DR-SNbot will issue different levels of early warning, informing the attacker to build a new CC-Server, and automatically repair CC communication to ensure its strong invulnerability. In the experimental environment, even if the current CC-Server is completely invalid, DR-SNbot can still repair CC communication in a short period of time and maintain the control rate at 100%. Finally, based on the difference of lexical features between pseudorandom zombie nicknames and legitimate nicknames, a zombie nickname detection method is proposed, which can effectively detect pseudorandom zombie nicknames generated in batches by custom algorithms in social botnet. The experimental results show that the recall rate and accuracy of the method are 93% and 96.88% respectively.
【作者單位】: 中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);國(guó)家計(jì)算機(jī)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61572496) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)基金資助項(xiàng)目(No.2013AA014703,No.2012AA012801)~~
【分類號(hào)】:TP393.08

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本文編號(hào):2506218

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