下载文档原格式
僵尸网络检测研究僵尸网络检测研究概述：随着互联网的迅速发展，网络安全问题日益突出。
其中，僵尸网络成为网络安全的一大威胁。
僵尸网络是指由僵尸主机控制的大量被感染的计算机，这些计算机在不知情的情况下执行恶意操作，如发送垃圾邮件、进行DDoS攻击等。
因此，僵尸网络的检测研究具有重要意义。
1. 僵尸网络的危害：僵尸网络的存在给网络安全带来了巨大的危害。
首先，僵尸网络可以发送大量的垃圾邮件，给用户的收件箱带来骚扰。
其次，僵尸网络还可以进行DDoS攻击，将目标服务器或网站淹没在大量的流量中，导致其无法正常运行。
此外，僵尸网络还可以用于传播恶意软件和进行网络钓鱼等活动，危害用户的隐私和财产安全。
2. 僵尸网络的检测方法：为了及时发现和遏制僵尸网络的活动，研究人员提出了多种检测方法。
其中，基于网络流量的检测方法是较为常见的一种。
通过对网络流量进行分析，可以发现异常的流量模式，并识别出潜在的僵尸主机。
此外，还可以通过监测网络中的异常行为和恶意代码等方法，来检测僵尸网络的存在。
3. 基于网络流量的检测方法：基于网络流量的检测方法是目前研究较为深入的一种。
它通过对网络流量进行分析和挖掘，来发现潜在的僵尸主机。
具体来说，可以从以下几个方面进行检测：首先，通过分析流量的源IP地址和目标IP地址等信息，来判断是否存在异常的通信模式。
其次，可以通过分析流量的协议类型和端口号等信息，来判断是否存在异常的协议行为。
最后，还可以通过分析流量的传输速率和传输量等信息，来判断是否存在异常的数据传输行为。
4. 基于异常行为的检测方法：除了基于网络流量的检测方法，还可以通过监测网络中的异常行为来检测僵尸网络的存在。
具体来说，可以从以下几个方面进行检测：首先，可以通过监测大量的无效请求和连接等异常行为，来判断是否存在僵尸网络的活动。
其次，可以通过监测大量的帐号登录失败和异常登录等异常行为，来判断是否存在僵尸网络的攻击。
最后，还可以通过监测大量的网络扫描和信号干扰等异常行为，来判断是否存在僵尸网络的入侵。
基于DCA的主动安全防御算法随着互联网技术的不断发展，网络安全问题已经成为社会普遍关注的话题。
而在网络安全领域中，主动防御算法成为了一个重要的研究方向。
该算法可以对网络攻击进行快速识别和有效防御，保障网络安全。
其中，基于DCA的主动安全防御算法因其高效可靠，越来越受到研究者的关注。
本文将对DCA算法进行介绍，并讨论其在网络安全中的应用。
DCA算法介绍DCA(Decentralized Congestion Avoidance)算法是一种分布式拥塞控制算法，主要用于提高网络性能和减小网络拥塞。
该算法不依赖中心控制器，而是通过节点之间的协调来实现拥塞控制。
DCA可以克服TCP协议在拥塞处理中存在的不足之处，同时提供更快捷、更有效的拥塞处理方式。
DCA算法的主要原理是通过节点之间的信息交换，确定网络的拥塞状态，并根据网络拥塞情况选择不同的拥塞控制策略。
当网络发生拥塞时，DCA算法中的节点会根据当前网络状态，采取相应的措施，以有效地缓解网络拥堵。
DCA在网络安全中的应用DCA算法由于其分布式且高效的特性，可以广泛应用于网络安全领域，主要有以下几个方面：DoS攻击防御DCA算法可以对DoS攻击进行有效识别和防御，它通过识别源IP地址和流量大小等因素来判断是否发生攻击。
当发现攻击行为时，DCA算法会采取相应措施，例如限制资源使用，阻止攻击流量等。
通过该算法，可以有效遏制DoS攻击，从而保障网络安全。
网络流量管理DCA算法可以对网络流量进行有效管理，控制网络拥堵。
该算法通过对网络拥塞状态的实时监测与分析，可以对网络流量进行合理分配和调整，从而避免网络拥塞的发生。
在数据传输过程中，如果发现网络拥塞，DCA算法可以根据拥塞情况调整数据传输速度，以达到提高网络性能的目的。
身份验证DCA算法可以用于身份验证，对用户进行真实性判断。
基于该算法，可以设计一些用户身份验证系统，如基于密码、基于生物特征等，用来验证用户身份，判断用户是否有权限访问某些网络资源。
中心式结构僵尸网络的检测方法研究近年来，在网络安全领域，中心式结构（centralized architecture）僵尸网络演化越来越快，给网络安全带来了严重威胁，同时也为中心式结构僵尸网络的检测提出了挑战。
因此，为了防范网络威胁，研究人员提出了识别和消灭中心式结构僵尸网络的方法，并在实际应用中取得了良好的效果。
一、中心式结构僵尸网络的基本特点中心式结构僵尸网络是一种典型的多层次组织结构，由命令控制中心（C&C）和大量受感染的僵尸主机组成。
在网络安全中，僵尸主机相当于受感染的计算机，攻击者可以通过C&C的控制，将这些主机组合成大规模的攻击工具，对目标系统进行攻击。
因此，中心式结构僵尸网络的基本特点在于其分布式机制更加复杂、隐藏性更高，为攻击者提供了更大的灵活性和可持续性。
二、中心式结构僵尸网络的检测方法在网络安全领域，中心式结构僵尸网络的检测方法主要分为三类，即基于端口、基于内容和基于行为的方式。
1、基于端口的检测方法：此类方法主要是基于端口扫描来检测中心式结构僵尸网络。
具体来说，通过检测网络上的特定端口来确定是否存在与C&C服务器进行连接的正常数据包。
如果发现网络上存在这些特定的数据包，就可以判断是否存在中心式结构的僵尸网络。
2、基于内容的检测方法：此类方法是基于网络数据包的内容来检测中心式结构僵尸网络。
具体来说，通过对数据包进行深度分析，检测数据包中的特征（如流量、协议、数据包大小等），来识别中心式结构的僵尸网络。
3、基于行为的检测方法：此类方法是基于网络上的行为特征来检测中心式结构僵尸网络。
具体来说，通过分析网络的流量、端口开放情况、访问频率等，来确定是否存在中心式结构的僵尸网络。
三、中心式结构僵尸网络的防御措施针对中心式结构僵尸网络，防御措施主要包括以下几个方面：1、加强网络安全防护：提高系统用户的安全意识，加强网络的安全性管理，尽可能降低网络受到攻击的风险。
2、尽早发现中心式结构僵尸网络：对网络中存在的中心式结构僵尸网络进行早期发现和拦截，防止其对网络进行大规模攻击。
网络异常检测研究与应用
随着IT架构的日益复杂,各种应用也不断涌现,网络和应用的边界变得越来越模糊,这使得基于单一边界和控制点的传统安全设备难以有效掌握整个网络的安全状态。
一方面,网络攻击的广泛性、隐蔽性、持续性、复合性、多样性等特征使得传统网络攻击检测技术难以有效应对。
另一方面,随着移动互联网、云计算等技术的发展,网络中的威胁情报信息越来越多,因此,如何高效智能的整合、处理外部与内部的大量非结构化数据,对多源数据进行有效关联、检索与情报追踪是网络安全发展的关键。
近些年来,随着网络异常检测技术的不断发展、软件定义安全架构的出现、大数据技术的发展,上述的安全挑战带来的问题逐步得到了缓解。
本文选取僵尸网络与Web攻击两种在网络中最常见、波及面最大的网络威胁,对僵尸网络C&C 服务器检测与HTTP异常检测问题展开研究;同时,将异常检测算法封装为异常检测模块,在软件定义安全架构下实现异常检测模块与安全数据平台的集成,从而实现数据驱动的安全服务器编排。
本文的具体研究内容如下:1.利用网络中广泛存在的多源异构数据,借鉴安全威胁情报、用户与实体行为分析(UEBA)等安全领域的新思路,基于统计分析、机器学习、深度学习对网络异常检测的问题展开研究,具体包括:(1)基于城域网采样Netflow的C&C服务器检测(2)借鉴UEBA思想的基于HTTP画像的异常检测(3)基于长短时记忆神经网络(LSTM)的HTTP异常检测2.本文设计了一种将网络异常检测模块与安全数据平台进行集成的方案,实现了网络数据的实时在线异常检测,同时在软件定义安全架构下,根据异常检测结果自动选取防护策略并下发,从而实现数据驱动的安全服务编排,提高安全防护效率。
一种新颖的Ｐ２Ｐ僵尸网络检测技术作者：梁其川吴礼发来源：《电脑知识与技术(学术交流)》2009年第22期摘要:针对当前僵尸网络向P2P方向发展的趋势,在对P2P僵尸网络本质的理解和把握的基础上,提出了一种新颖的P2P僵尸网络检测技术。
对于某个被监视的网络,关注其内部每台主机的通信行为和网络恶意活动。
把这些通信行为和网络恶意活动分类,找出具有相似或相关通信和网络恶意行为的主机。
根据我们对定义的理解,这些主机就属于某个P2P僵尸网络。
关键词:P2P;僵尸网络;检测;网络安全中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)22-pppp-0c僵尸网络是当前因特网面临最大的威胁之一,僵尸网络对因特网造成的主要危害包括DDoS 攻击、机密信息窃取、发送垃圾邮件等。
从1999年因特网出现第一个具有僵尸网络特性的恶意代码PrettyPark算起至今,IRC僵尸网络一直占据着重要地位。
但是2002年第一个P2P僵尸网络Slapper的出现使得僵尸网络进入了一个新的发展阶段。
接着在2003年和2004年出现的Sinit和Phatbot都是典型的P2P僵尸网络,他们的扩散进一步吸引了大众的眼球。
2006年Nugache以及2007年Peacomm(又称其为Storm)僵尸网络的大规模爆发,则似乎预示着僵尸网络进入了一个全新的P2P时代[1]。
随着大家对僵尸网络危害的认识逐渐深入,对僵尸网络检测技术的研究也成了各方面关注的热点。
最先开始系统研究僵尸网络的机构是成立于1999年的蜜网工作组(The Honeynet Project)[2],随后,安全领域的学术研究和会议讨论热点都涉及僵尸网络的议题。
USESIX协会从2007年开始举办僵尸网络专题讨论会HotBots ( workshop on hot topics in understanding botnets)。
各大反病毒公司也分别就僵尸网络的检测和反制做了许多有意义的工作。
dga工作原理DGA工作原理什么是DGA？DGA，全称为Domain Generation Algorithm，是一种被恶意软件使用的技术。
它通过生成大量的随机域名来与命令和控制服务器（C&C）建立连接，以逃避传统的网络安全防御机制。
DGA背景恶意软件常常需要与其C&C服务器进行通信，以接收进一步的指令或者向攻击者发送受感染的计算机信息。
然而，C&C服务器的IP地址或域名往往会被封锁或标记为恶意，因此攻击者需要寻找一种能够动态生成C&C域名的方法。
传统方法的限制在传统的C&C通信方式中，攻击者通常会使用静态IP地址或易于监测的域名来设置C&C服务器。
然而，这些明显的标识使得安全厂商和网络安全专家能够轻松追踪和封锁这些服务器。
因此，DGA技术应运而生。
DGA的工作原理DGA通过使用伪随机数生成算法生成大量的域名，以寻找活跃的C&C服务器。
其大致的工作流程如下：1.攻击者首先编写一个特定的算法，该算法能够根据特定的输入参数生成随机的域名。
2.然后，通过在已注册的域名中进行随机选择的方式，生成一个初始域名，作为C&C服务器的域名前缀。
3.利用生成的域名作为通信通道，将受感染的计算机与C&C服务器进行连接。
4.如果C&C服务器已经被阻止或关闭，攻击者会通过改变初始域名的方式来生成新的域名，以及时与新的C&C服务器建立联系。
DGA的特点DGA技术具有以下特点，使得其能够成功逃避常规的网络安全检测：•生成域名的随机性：DGA算法生成的域名通常具有较高的随机性，使得其难以被静态分析或模式匹配所检测。
•域名数量庞大：DGA可以生成大量的域名，攻击者可以通过其中的少量活跃域名与C&C服务器进行通信，使得检测和封锁变得更加困难。
•域名变化频率高：通过改变初始域名或使用时间、日期等动态参数，DGA可以频繁地生成新的域名，从而绕过安全厂商的黑名单。
僵尸终端检测算法与研究的开题报告一、选题背景和意义随着互联网的普及和应用，网络安全问题愈加突出，其中僵尸网络已成为当前最为严重的网络安全威胁之一。
僵尸网络是利用病毒、蠕虫等恶意程序控制用户计算机，形成大规模、分布式的网络攻击来源，给互联网安全带来重大威胁。
僵尸网络检测是互联网安全领域的重要研究课题，其目的是通过检测和分析网络通信数据，尽早发现并阻止僵尸网络的形成和传播，保障互联网安全稳定。
本文旨在通过研究和分析当前的僵尸网络检测算法，设计一种更为高效、准确的僵尸终端检测算法，并利用实验数据探究该算法的优缺点和实际应用价值。
二、研究内容和方法本文主要的研究内容是基于网络通信数据的僵尸终端检测算法设计与分析。
研究步骤分为以下几个部分：1. 国内外现状分析：对目前常见的僵尸网络检测算法进行深入研究，总结其优缺点，找出存在的问题与不足之处。
2. 动态流量监测：通过对网络通信数据流的动态监测，追踪病毒、蠕虫等恶意程序的行为特征，采用符号学和行为学的方式动态、及时地发现僵尸终端的异常。
3. 特征提取与分类：将检测到的数据流转换成数值特征向量，采用主成分分析等技术提取出最具区分度的特征，利用机器学习技术进行分类处理。
4. 实验数据分析与验证：通过大量的实验数据分析和验证，评估本算是否具备较好的检测准确度和鲁棒性，并与常见的僵尸网络检测算法进行对比分析。
三、预期目标和意义本文的预期目标是开发一种高效、准确的僵尸终端检测算法，并从算法实现和数据分析两个方面进行评估和验证。
该算法的预期应用对象为政府、企业、网络安全厂商等需要提高防范能力的机构，能够预防和阻止大规模恶意攻击，保障网络安全稳定。
本文的研究和实现具有重要的学术和实践意义，能够推动网络安全领域的研究和应用，为科技创新和社会发展做出贡献。
作者： 蒋丽华 王万刚
作者机构： 重庆城市管理职业学院信息工程学院,重庆401331
出版物刊名： 重庆电子工程职业学院学报
页码： 162-164页
年卷期： 2011年 第3期
主题词： 网络安全 状态转换 僵尸网络 僵尸机
摘要：目前互联网上发生的大规模网络攻击事件，大多都与僵尸网络攻击有关。
僵尸病毒的感染开始于一个外部网络与内部网络的通信过程。
通过对通信过程研究分析。
基于系统开发平台Window和Visualc＋＋（vc6．0），对一个潜在的用户从被感染到成为僵尸机，进一步扩散支点形成僵尸网络全部变化过程进行模拟，设计出检测系统。
实验证明检测系统具有较好的扩展性，能对Phabot传播扩散过程中的各个状态进行有效捕获．在网络中主要网络节点布置该系统完全可以监测僵尸病毒的传播。
DCA算法在僵尸网络检测中的应用
摘要： Greensmith 根据树突状细胞机理设计实现了树突状细胞算法DCA(Dendritic Cell Algorithm)，并将其用于入侵检测系统中。
实验结果表明，该算法具有较高的效率，并得到了广泛的应用。
本文对DCA算法进行了描述并简要介绍了其在僵尸网络检测中的应用，具有实际意义。
关键词：僵尸网络；DCA；入侵检测
僵尸网络是在网络蠕虫、特洛伊木马、后门工具等传统恶意代码形态的基础上发展、融合而产生的一种新型攻击方式。
目前一个具有通用性的定义是：僵尸网络(botnet)是攻击者出于恶意目的，传播僵尸程序控制大量主机，并通过一对多的命令与控制信道所组成的网络。
根据国家互联网应急中心2013年10月[1]公布，CN-CERT监测发现境内近740 000个IP地址对应的主机被木马或僵尸程序控制，木马或僵尸网络控制服务器IP总数为12 275个。
其中，境内木马或僵尸网络控制服务器IP数量为6 763个，按地区分布数量排名前三位的分别为广东省、江苏省、云南省。
境外木马或僵尸网络控制服务器IP数量为5 512个，主要分布于美国、韩国、中国台湾。
其中，位于美国的控制服务器控制了境内303 588个主机IP，控制境内主机IP数量居首位，其次是位于葡萄牙和荷兰的IP地址，分别控制了境内135 178个和109 893个主机IP。
僵尸网络的肆虐给网络安全带来了巨大的威胁，现阶段针对僵尸网络的检测研究[2]也层出不穷，本文简要介绍DCA算法在僵尸网络检测中的应用。
1 DCA 算法人类免疫系统HIS(Human Immune System)中免疫应答是从DC开始的复杂过程。
DC 是一种抗原提呈细胞(APC)，它从淋巴系统迁移到机体组织(Tissue)，摄取抗原和蛋白质碎片，同时采集抗原所处环境中的分子作为危险信号，摄取抗原并采集信号之后从机体组织返回淋巴结(Lymph Node)，并将抗原提呈给T细胞以识别抗原。
另外，DC能够处理环境分子，并释放特定的细胞因子(cytokines)以影响T细胞分化过程。
DC 进行决策并驱动T细胞进行免疫应答。
Greensmith通过对DC生理功能和角色的研究，对DC行为进行建模，设计实现了DCA算法。
DCA是基于DC群体(population）的算法[3-4]，对抗原信号形式的数据流进行处理。
DC群体不断更新，更新频率和种类控制与算法实现细节有关。
群体中每个DC执行抗原和信号的采集。
DC存储采集的抗原，并将输入信号转换为输出信号。
DCA输入信号包括PAMP、DS(Danger Signal)、SS(Safe Signal)和IS(Inflammation Signal)。
DC对输入信号进行处理，产生3种输出信号——CSM、半成熟信号（semi）和成熟信号（mat）。
为了避免对复杂的实际生物信号转换机制建模，iDC信号处理使用加权求和公式来模拟，以减少计算开销，使DCA适用于实时异常检测。
DC每次更新累积输出信号之后，比较CSM和迁移阈值(Migration Threshold)，若CSM超过迁移阈值，则从组织删除此DC，采样周期结束，DC迁移到淋巴结进行结果分析。
DC迁移之后进行累积输出信号评估，semi和mat浓度较大者成为细胞环境。
用于对DC采集的所有抗原进行标记，标记成环境0或者1，最终用于产生MCAV，代表抗原异常程度。
用户可以将其与阈值进行比较，判断抗原是否异常。
DCA 算法流程[5]。
2 DCA算法在僵尸网络检测中的应用基于群体的DCA算法的输入为时间序列数据，是由信号与抗原组成的数据流。
要将DCA算法应用到僵尸网络的检测中[6]，最重要的是要解决算法中的时间序列输入数据的获取以及信号与抗原的映射，下面给出解决方案。
2.1 算法输入数据的获取方法检测算法的输入数据应能反映受害主机（即受僵尸程序或其他恶意程序感染的主机）状态。
通过对僵尸程序的分析得出，僵尸网络要完成一些列的功能必须通过调用相关的系统函数才能够实现，如通信函数C、文件存取函数F和键盘状态函数K。
其中通信函数包括send、sendto、recv、recvfrom、socket、connect和IcmpSendEcho；文件存取函数包括CreateFile、OpenFile、ReadFile和WriteFile；键盘状态函数包括GetAsyncKeyState、
GetKeyboardState、GetKeyNameText和keybd_event。
通过API调用追踪工具能很简单地得到这些函数的调用数据，作为算法的时间序列输入数据。
2.2 算法输入信号的选择、映射及归一化方法现阶段，僵尸网络的命令与控制信道的构建方式趋于多样化，基于不同协议构建的僵尸网络信号的选择、映射及归一化方法不尽相同，这里以基于IRC协议的僵尸网络为例，给出输入信号的选择、映射及归一化方法。
PAMP信号的映射：把bot执行的键盘拦截活动映射为PAMP信号，该信号值来自于键盘拦截活动需调用的相关API函数的调用变化率，这些API函数包括GetAsyncKeyState、GetKeyboardState、GetKeyNameText和key-bd_event。
通过初级试验定义“Maxps=1 s内击键所产生的API函数调用的最大次数”，然后通过线性变换将Maxps映射到100作为PAMP信号的最大值。
那么设PAMPt 为在时间窗t内所产生的键盘状态API函数调用的数量。
则在t时刻，PAMP信号的变化率可定义为：
2.3 算法输入数据中抗原的映射方法抗原有可能就是潜在的恶意进程，是系统状态的反映，它有可能就是造成系统状态改变的因素，因此将产生API函数调用的进程PID映射成抗原。
本文简单阐述了DCA算法的机理，描述了将DCA算法应用到僵尸网络检测中各个信号量的定义。
针对DCA算法在僵尸网络检测中应用的下一步研究，包括基于P2P协议的僵尸网络、基于HTTP协议的僵尸网络及无协议特征的僵尸网络的信号量的定义，并对实验结果进行分析。
