基于流量相关性和数据融合的P2P botnet检测

发布时间：2017-07-17 10:13

  本文关键词：基于流量相关性和数据融合的P2P botnet检测

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【摘要】：提出了一种基于网络流量相关性和数据融合理论的实时检测P2Pbotnet方法,该方法主要关注P2P botnet的命令与控制机制(CC)机制产生的本质流量——UDP流,它不会受P2Pbotnet的网络结构、协议和攻击类型的影响.首先分别用自相似性和信息熵来刻画UDP流的相关性特征,利用非参数CUSUM(cumulative sum)算法检测上述特征的变化以得到检测结果,然后利用Dempster-Shafer证据理论融合上述特征的检测结果.同时,采用TCP流量特征在一定程度上消除P2P应用程序对P2Pbotnet检测的影响.实验表明所提出的方法可有效检测新型P2Pbotnet.
【作者单位】： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;
【关键词】： PP 僵尸网络 自相似性 熵 数据融合
【基金】：国家高技术研究发展计划资助项目(2011AA7031024G)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 僵尸网络(botnet)是一种恶意主机群,攻击者(botmaster)可以很方便地通过二次注入改变bot节点的负载,从而非常容易地发动DDoS、垃圾邮件攻击等不同类型的攻击.当前新型P2Pbotnet的CC(command and control)机制采用P2P网络的分散式结构,没有控制中心,即使剔除botnet中的一定数

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本文编号：553083