基于神经网络的僵尸网络检测
[Abstract]:At present, the mainstream botnet detection methods mainly use network traffic analysis technology, which often requires the internal information of the packet, or depends on the information provided by the external system or the malicious behavior of the zombie host. And most of the methods can not automatically store the botnet traffic characteristics, do not have associative memory function. In this paper, a botnet detection method based on BP neural network is proposed. The BP neural network classifier is trained by a large number of botnet and normal flow samples, so that it can recognize the botnet traffic and automatically memorize the botnet traffic characteristics. In order to effectively detect the infected host. The neural network classifier takes the host pair as the analysis object, extracts the traffic characteristics of the communication between the two hosts, takes the feature vector of the host pair as the input, and effectively distinguishes the normal host from the zombie host. The experimental results show that the detection rate of this method is 99% and the false alarm rate is less than 1%.
【作者单位】： 南开大学信息技术科学学院;
【基金】：国家科技支撑计划基金资助项目(2012BAF12B00) 天津市重点基金资助项目(11jczdjc28100)
【分类号】：TP393.08
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，本文编号：2276034
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