本文關(guān)鍵詞：ENN-ADASYN-SVM算法檢測P2P僵尸網(wǎng)絡(luò)的研究

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【摘要】：由于對組織或個(gè)人采取針對性的攻擊,僵尸網(wǎng)絡(luò)對因特網(wǎng)構(gòu)成越來越嚴(yán)重的威脅.并且不同的加密方法以及隱蔽的通信信道使得p2p僵尸網(wǎng)絡(luò)越來越難以檢測.之前有很多基于分類檢測算法的文獻(xiàn)都有很高的整體正確率,但是單獨(dú)類并沒有很高的正確率.同時(shí),之前的文獻(xiàn)并沒有考慮到正常的網(wǎng)絡(luò)流量和僵尸網(wǎng)絡(luò)流量嚴(yán)重不平衡的問題.為了解決以上兩個(gè)問題,提出一種基于最近鄰規(guī)則欠抽樣方法(ENN)和ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling)結(jié)合的不均衡數(shù)據(jù)SVM分類算法應(yīng)用于P2P僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,無論是僵尸網(wǎng)絡(luò)還是正常的流量,該方法都具有很高的正確率,并能在短時(shí)間內(nèi)達(dá)到很好的分類效果;較之其他算法,它更適合處理大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)環(huán)境中大量的原始數(shù)據(jù),對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)依賴性小,對不均衡數(shù)據(jù)分類具有較好的魯棒性.因此,基于不均衡數(shù)據(jù)ENN-ADASYN-SVM分類算法更適應(yīng)于復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的P2P僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)研究所;
【關(guān)鍵詞】： PP僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測 SVM 不均衡數(shù)據(jù)分類 最近鄰規(guī)則欠抽樣方法(ENN) ADASYN
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60773013;61402540)資助
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 1引言僵尸網(wǎng)絡(luò)是互聯(lián)網(wǎng)最嚴(yán)重的威脅之一.僵尸網(wǎng)絡(luò)是指攻擊者通過各種惡意手段傳播僵尸程序控制大量計(jì)算機(jī),在控制者和被感染計(jì)算機(jī)間建立一種一對多關(guān)系的控制網(wǎng)絡(luò)[1].P2P僵尸網(wǎng)絡(luò),如Storm,Waledac和Zeus[2,3],使用隱蔽的分布式命令控制信道,即使其中的一條命令控制信道被破

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：917520