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基于流量时空特征的fast-flux僵尸网络检测方法
被引量：
12
1
作者
牛伟纳
蒋天宇
+3 位作者
张小松
谢娇
张俊哲
赵振扉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1872-1880,共9页
僵尸网络已成为网络空间安全的主要威胁之一,虽然目前可通过逆向工程等技术来对其进行检测,但是使用了诸如fast-flux等隐蔽技术的僵尸网络可以绕过现有的安全检测并继续存活。现有的fast-flux僵尸网络检测方法主要分为主动和被动两种,...
僵尸网络已成为网络空间安全的主要威胁之一,虽然目前可通过逆向工程等技术来对其进行检测,但是使用了诸如fast-flux等隐蔽技术的僵尸网络可以绕过现有的安全检测并继续存活。现有的fast-flux僵尸网络检测方法主要分为主动和被动两种,前者会造成较大的网络负载,后者存在特征值提取繁琐的问题。因此为了有效检测fast-flux僵尸网络并解决传统检测方法中存在的问题,该文结合卷积神经网络和循环神经网络,提出了基于流量时空特征的fast-flux僵尸网络检测方法。结合CTU-13和ISOT公开数据集的实验结果表明,该文所提检测方法和其他方法相比,准确率提升至98.3%,召回率提升至96.7%,精确度提升至97.5%。
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关键词
僵尸网络
Fast-flux
卷积神经网络
循环神经网络
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题名
基于流量时空特征的fast-flux僵尸网络检测方法
被引量：
12
1
作者
牛伟纳
蒋天宇
张小松
谢娇
张俊哲
赵振扉
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院/网络空间安全研究院
鹏城实验室
网络空间
安全
研究
中心
四川
大学
网络空间
安全
学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1872-1880,共9页
基金
国家重点研发计划(2016QY06X1205,2018YFB0804050)
国家自然科学基金(61572115)。
文摘
僵尸网络已成为网络空间安全的主要威胁之一,虽然目前可通过逆向工程等技术来对其进行检测,但是使用了诸如fast-flux等隐蔽技术的僵尸网络可以绕过现有的安全检测并继续存活。现有的fast-flux僵尸网络检测方法主要分为主动和被动两种,前者会造成较大的网络负载,后者存在特征值提取繁琐的问题。因此为了有效检测fast-flux僵尸网络并解决传统检测方法中存在的问题,该文结合卷积神经网络和循环神经网络,提出了基于流量时空特征的fast-flux僵尸网络检测方法。结合CTU-13和ISOT公开数据集的实验结果表明,该文所提检测方法和其他方法相比,准确率提升至98.3%,召回率提升至96.7%,精确度提升至97.5%。
关键词
僵尸网络
Fast-flux
卷积神经网络
循环神经网络
Keywords
Botnet
Fast-flux
Convolutional Neural Network(CNN)
Recurrent Neural Network(RNN)
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于流量时空特征的fast-flux僵尸网络检测方法
牛伟纳
蒋天宇
张小松
谢娇
张俊哲
赵振扉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
12
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