ENN-ADASYN-SVM算法检测P2P僵尸网络的研究

发布时间：2017-09-25 13:10

  本文关键词：ENN-ADASYN-SVM算法检测P2P僵尸网络的研究

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【摘要】：由于对组织或个人采取针对性的攻击,僵尸网络对因特网构成越来越严重的威胁.并且不同的加密方法以及隐蔽的通信信道使得p2p僵尸网络越来越难以检测.之前有很多基于分类检测算法的文献都有很高的整体正确率,但是单独类并没有很高的正确率.同时,之前的文献并没有考虑到正常的网络流量和僵尸网络流量严重不平衡的问题.为了解决以上两个问题,提出一种基于最近邻规则欠抽样方法(ENN)和ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling)结合的不均衡数据SVM分类算法应用于P2P僵尸网络检测.实验结果表明,无论是僵尸网络还是正常的流量,该方法都具有很高的正确率,并能在短时间内达到很好的分类效果;较之其他算法,它更适合处理大规模网络实时环境中大量的原始数据,对统计数据依赖性小,对不均衡数据分类具有较好的鲁棒性.因此,基于不均衡数据ENN-ADASYN-SVM分类算法更适应于复杂多变的网络环境下的P2P僵尸网络检测.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;湖南财政经济学院网络化系统研究所;
【关键词】： PP僵尸网络检测 SVM 不均衡数据分类 最近邻规则欠抽样方法(ENN) ADASYN
【基金】：国家自然科学基金项目(60773013;61402540)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言僵尸网络是互联网最严重的威胁之一.僵尸网络是指攻击者通过各种恶意手段传播僵尸程序控制大量计算机,在控制者和被感染计算机间建立一种一对多关系的控制网络[1].P2P僵尸网络,如Storm,Waledac和Zeus[2,3],使用隐蔽的分布式命令控制信道,即使其中的一条命令控制信道被破

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本文编号：917520