基于神经网络的僵尸网络检测

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僵尸网络检测研究

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。

基于网络流量分析的僵尸网络在线检测技术的研究的开题报告

基于网络流量分析的僵尸网络在线检测技术的研究的开题报告一、选题背景和意义随着互联网技术的不断发展，网络安全问题也越来越受到重视。

其中，僵尸网络成为当前互联网中流行的一种安全威胁，它通过控制大量的“僵尸主机”（即受到攻击者控制的合法主机），对其他主机进行攻击或传播病毒、木马等恶意软件，对网络安全形成了较大威胁。

因此，如何快速、准确地检测僵尸网络成为当前亟待解决的问题。

通过对网络流量进行分析，可以精确地识别出存在的僵尸网络节点，进而快速采取防御措施，提升网络安全水平。

二、研究内容和目标本研究的主要内容是基于网络流量分析的僵尸网络在线检测技术研究。

具体包括以下几个方面：1. 僵尸网络的特征提取通过对网络流量进行分析，确定僵尸网络的行为特征，如通信模式、数据包大小、传输协议等。

2. 构建算法模型结合机器学习技术，设计合适的算法模型，对提取的特征进行分类处理，确定僵尸网络节点。

3. 实现在线检测系统在研究基础上，实现一个基于网络流量分析的僵尸网络在线检测系统，完成节点的实时识别和防御措施的应用。

三、研究方法和步骤本研究将采用以下步骤进行研究：1. 文献调查：回顾近年来关于网络流量分析和僵尸网络检测方面的相关文献和技术报告，对研究方向进行熟悉和理解。

2. 数据采集与预处理：通过网络数据采集器获取数据流，进行基本预处理和简单分析，获取特定的网络流量数据。

3. 特征提取：根据分析网络流量数据中的特征，采用时间序列等算法技术，提取网络流量中的行为特征，如通信模式、数据包大小、传输协议等。

4. 数据分类：结合机器学习技术，将提取的特征交给算法模型进行分类处理，确定僵尸网络节点。

5. 系统实现：在确定的算法模型基础上，实现一个基于流量分析的僵尸网络在线检测系统，实现实时检测和防御功能。

四、研究进度安排1. 前期准备（1个月）：熟悉相关文献和技术报告，确定研究方向和目标。

2. 数据采集和预处理（2个月）：采用网络数据采集器获取数据流，进行基本预处理和简单分析，获取特定的网络流量数据。

基于神经网络的网络攻击检测技术研究及应用

基于神经网络的网络攻击检测技术研究及应用近年来，随着互联网的普及和应用，网络安全问题也逐渐凸显出来，网络攻击、黑客入侵等不良行为频频发生。

如何保护网络和数据的安全，成为了企业和个人都必须面对的一项重要任务。

在这个过程中，基于神经网络的网络攻击检测技术被广泛应用和研究。

本文将对这方面的研究进展和应用进行探讨。

一、基于神经网络的网络攻击检测技术简介基于神经网络的网络攻击检测技术属于一种深度学习技术，在多层神经元构成的网络中，通过大量数据的训练，实现网络攻击检测的目的。

与传统的网络攻击检测技术相比，基于神经网络的技术具有以下优势：1. 高精度：基于神经网络的网络攻击检测技术具有较高的检测精度，尤其在面对未知攻击类型时，仍具有很好的检测能力。

2. 可自适应：通过反向传播算法，神经网络可以自动调整权值，以适应新的网络环境和攻击类型，具有很好的自适应性。

3. 高可靠性：基于神经网络的网络攻击检测技术具有较高的鲁棒性和可靠性，不易受到攻击者的干扰。

4. 低误报率：与传统的网络攻击检测技术相比，基于神经网络的技术误报率较低，可以更准确地判断哪些行为是攻击行为，哪些行为是合法行为。

二、基于神经网络的网络攻击检测技术研究进展随着网络攻击手段的不断更新和演化，基于神经网络的网络攻击检测技术也在不断发展和完善。

以下是一些重要的研究成果：1. 多层感知机（MLP）：多层感知机是最早被用于网络攻击检测的神经网络模型之一，它可以通过前向传播算法实现模型的训练和测试，具有较高的检测精度和泛化能力。

2. 改进型MLP：为了提高神经网络的检测精度和鲁棒性，研究人员对MLP模型进行了改进，如引入正则化技术、增加隐层节点数等，取得了显著的效果提升。

3. 卷积神经网络（CNN）：针对特定的网络攻击类型，如DDoS攻击、端口扫描等，研究人员提出了基于卷积神经网络的检测方法。

通过卷积技术和池化技术对特征进行提取和降维，同时为多种攻击类型建立不同的卷积神经网络模型，从而提高检测效果。

基于序列分析的僵尸网络检测模型

的ｂｔｅ正在受到广泛的关注，但是ＩＣ协议比较简单和灵ｏｎｔＲ
活，而且基于混淆ＩＣ消息的ｂｔｅ能够逃避基于签名和基Ｒｏｎｔ于蜜罐的检测技术［］现在许多基于ＩＣ的ｂｔｅ都利用了４－５Ｒｏｔｎ
混淆Ｃ＆Ｃ通信。基于行为的检测技术通过行为异常检测ｂｔｔ通常使用ｏｅ，ｎ分组分析进行检测，些技术需要网络中多个ｂｔ时出现，这ｏ同而且需要较长的时间搜集足够的证据进行判断。文献［】出了６提
了一种基于序列分析的僵尸网络检测模型，对现有的被动检测技术进行补充。讨论了几种探测技术和检测算法，据客户根端响应类型选择检测算法，分析了平均检测轮数，只须观察少量的命令控制交互，能够对单个或多个ＩＣ僵尸主机进行检Ｒ测。实验结果表明，在保证误报率和漏报率的前提下该方法能在预定检测轮数内完成判定。关键词：尸网络；命令控制；序列概率比测试；响应类型；检测轮数僵
基于已有的协议，ＩＣ，２，ＴＰｌ虽然基于ＰＰＨＴ如ＲＰＰＨＴ等。２，ＴＰ
个离线的相关度引擎来执行日常的数据分组分析，检测同时
使用类似通信模式和类似恶意行为模式的主机。文献［对基７］于ＩＣ协议的流量特性进行分析，出了一种基于机器学习的Ｒ提ｂｔｅ检测方法。献［］用基于签名的方法追踪ｂｔ需要在ｏｔｎ文８使ｏ，

基于神经网络的网络入侵检测技术研究

基于神经网络的网络入侵检测技术研究随着计算机和网络技术的发展，网络安全问题愈发严重。

入侵者不断突破各类防御措施，进行各类攻击和破坏。

网络入侵检测技术作为网络安全的一重要领域，旨在及时发现入侵的迹象，保护网络安全。

其中，基于神经网络的网络入侵检测技术，在保证检测精度的同时也有着较高的效率，得到了越来越多的关注和应用。

一、神经网络基本原理神经网络（Neural Network）是模拟生物神经网络行为的计算模型，由多个节点（Neuron）和它们之间的连接组成。

神经网络可以处理不确定、不精确、和非线性的数据，可以通过学习给定的样本数据，自动生成模型和推理出结果。

其主要的推理过程是基于各个节点之间的权重分配和门控连接的计算。

因此，神经网络的具体结构和参数设置，直接影响到神经网络的效率和准确性。

二、基于神经网络的网络入侵检测技术1. 传统的网络入侵检测技术的不足传统的网络入侵检测技术主要包括基于规则、基于统计和基于机器学习的方法。

它们依据已经有的规则、统计数据或分类样本数据，来判断当前的网络行为是否存在入侵可能。

然而，这些方法针对的是某些已知的入侵类型，无法有效处理未知的入侵，且易受到各种攻击手段的欺骗。

另外，这些方法还有较高的误报率，对网络运行效率和管理也有一定的影响。

2. 基于神经网络的网络入侵检测技术的优势相比传统方法，基于神经网络的网络入侵检测技术具有以下优点：（1）快速学习能力神经网络具有自适应、非线性、并行的特点，在不依赖于预设规则的情况下可以快速学习到已知的和未知的入侵，提高了检测的准确性。

（2）适应未知攻击类型神经网络可以学习到大量不同的入侵类型，对未知的攻击也能有较好的应对能力，且抗攻击性强，不易受到异常数据和噪声的干扰和欺骗。

（3）效率高神经网络检测速度快，且在具有较好的准确性的情况下能够有效避免误报，保证网络的正常运行。

三、神经网络在网络入侵检测中的运用1. 数据预处理和特征提取在神经网络的具体应用过程中，需要对原始数据进行预处理和特征提取，以便于提高神经网络检测的效率和准确性。

基于关联分析的僵尸网络监测系统的研究与实现的开题报告

基于关联分析的僵尸网络监测系统的研究与实现的开题报告一、选题背景和意义：随着互联网技术的不断发展，网络攻击的形式和手段也越来越复杂和隐蔽，其中僵尸网络攻击被认为是一种较为普遍且危害较大的攻击方式。

僵尸网络攻击主要是通过将受害者电脑感染特定的恶意软件，使电脑成为攻击者的一部分，进而在攻击者的控制下进行网络攻击，例如扫描、DDos攻击等，严重危害了网络安全。

因此，针对僵尸网络的监测和防御是当前网络安全领域的重要研究方向。

传统的监测方法主要是基于事件或特征的检测，但这种方法容易受到攻击者的隐蔽等因素的影响，难以有效地检测僵尸网络活动。

而关联分析技术可以通过分析网络中的目标、通信行为和交互关系等多个因素，快速准确地探测僵尸网络活动。

目前国内外对于基于关联分析的僵尸网络监测系统研究较为成熟，但是有很多开源或商业的监测系统都需要付费或者配置复杂，因此，本文旨在研究和实现一款基于关联分析的僵尸网络监测系统，使其可以极大地提升网络安全。

二、研究内容和方法：本文的研究主要包括以下内容：1. 僵尸网络攻击类型的分类和特征的分析，为后续的关联分析提供支持；2. 关联分析算法的研究和比较，选出最优的算法；3. 基于关联分析的僵尸网络监测系统的设计和实现，包括数据采集、模型训练、网络流量分析和告警等模块；4. 对监测系统的性能进行测试和评估，包括准确率、召回率、误报率等。

本文的研究方法主要是理论分析与实践相结合。

首先进行理论分析，分析不同类型的僵尸网络攻击特征、关联分析算法的优劣，以及监测系统的设计方案。

然后在实践中进行系统的搭建和部署，同时通过实验对系统的性能进行测试和评估。

三、预期成果和创新点：通过本文的研究，将会实现一款基于关联分析的僵尸网络监测系统。

该系统具有以下预期成果和创新点：1. 实现一个准确率较高、误报率较低的僵尸网络监测系统，提高网络安全的保障能力；2. 利用关联分析技术快速准确地探测僵尸网络活动，提高监测的精度；3. 可以自动根据特定的设备环境和网络流量进行特征提取和建模，适应不同场景的使用；4. 新型的监测算法和监测思路，能够对现有防御系统进行补充和完善。

基于增强学习的僵尸网络检测系统

基于增强学习的僵尸网络检测系统近年来，随着互联网的迅猛发展，僵尸网络对网络安全带来了巨大威胁。

为了有效应对僵尸网络的威胁，研究人员提出了许多网络检测系统。

本文将介绍一种基于增强学习的僵尸网络检测系统，并探讨其优势和问题。

一、引言随着互联网的广泛应用，人们越来越依赖于网络进行各种活动，网络安全问题也日益凸显。

僵尸网络是网络安全的头号威胁之一。

它利用潜在受害者计算机的安全漏洞，将其控制为一个被攻击者操纵的“僵尸”节点。

这些僵尸节点可以被用作发送恶意垃圾邮件、发起分布式拒绝服务攻击（DDoS）等非法活动。

为了及时检测和阻止僵尸网络的攻击，研究人员提出了各种僵尸网络检测系统。

二、基于增强学习的僵尸网络检测系统原理基于增强学习的僵尸网络检测系统是一种利用机器学习算法对网络流量进行分析和判定的系统。

它利用已知的正常行为和僵尸网络攻击行为的特征作为训练数据，通过训练模型来识别异常流量。

增强学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最佳行为策略的机器学习方法。

在基于增强学习的僵尸网络检测系统中，智能体通过观察网络流量数据来了解环境，并采取相应的行动。

每次行动结束后，系统会给出一个奖励或惩罚，智能体通过这个反馈来调整策略，以达到最优的检测效果。

具体而言，基于增强学习的僵尸网络检测系统可以分为以下几个步骤：1. 数据采集：系统需要收集网络流量数据作为训练样本。

这些数据可以来自于现有的网络数据包捕获工具，如Wireshark等。

2. 特征提取：系统从采集到的网络流量数据中提取出各种特征，用于描述正常行为和僵尸网络攻击行为。

这些特征可以包括数据包大小、传输协议、源IP地址、目的IP地址等。

3. 模型训练：系统使用增强学习算法，如Q-learning、Deep Q Network等，对提取到的特征进行训练，以建立一个检测模型。

4. 流量检测：当新的流量进来时，系统将根据训练好的模型对其进行检测。

如果流量被判定为僵尸网络攻击，则采取相应措施进行拦截或隔离。

基于BP神经网络的应用层DDoS检测方法

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2019，55（20） 73
基于 BP 神经网络的应用层 DDoS 检测方法
景泓斐 1，张琨 1，蔡冰 2，余龙华 1 1. 南京理工大学计算机科学与工程学院，南京 210094 2. 国家计算机网络应急技术处理协调中心江苏分中心网络安全处，南京 210003
字段名hostavghhourunrecord字段类型stringdoubleintint字段含义域名http平均访问量记录的小时数连续没有记录的小时数表1http正常访问表字段名hostavgdhourunrecord字段类型stringdoubleintint字段含义域名dns平均解析量记录的小时数连续没有记录的小时数表2dns正常解析表字段名hostcnth字段类型stringdouble字段含义域名http访问量表3http临时表7420195520avghavghhourcnthhour11并将hour加1
Abstract：CC（Challenge Collapsar）attack uses proxy servers or zombie hosts to send a large number of http requests to the server by simulating the user’s normal access to the page, causing server resources to be exhausted and implementing application layer DDoS. Some progress has been made in the detection of CC attacks. However, since the CC attack simulates the normal access of the user, the characteristics of the normal web page access are similar, which makes the attack identification difficult and high false positive rate. According to the characteristics of CC attack, combining packet rate, URL information entropy and URL conditional entropy, a CC attack detection algorithm based on BP neural network is put forward. Experimental results in the real network environment prove that the model can accurately identify normal traffic and CC attack traffic for small and medium-sized websites, and has relatively accurate detection results for large websites. Key words：Challenge Collapsa（r CC）attack; Distributed Denial-of-Service（DDoS）; attack detection; neural network

基于神经网络的网络攻击检测技术研究

基于神经网络的网络攻击检测技术研究在当今的信息化时代，网络攻击愈发猖獗。

你可能会遭到来自不明身份黑客的攻击，企图窃取你的个人隐私或关键数据。

而作为普通用户，我们往往无法察觉这些攻击，更不用说做出反应。

这时，我们就需要这种基于神经网络的网络攻击检测技术，来帮助我们保护我们的个人信息与数据。

一、什么是神经网络神经网络是一种模仿人脑神经元之间联结方式的计算模式，称为人工神经网络。

人工神经网络模仿生物的神经网络，以单个神经元为基本单位构建网络，学习数据样本，自动调整神经元之间的权重及其阈值，通过训练得到一组最优的连接权值，从而使神经网络具有某种特定的计算能力。

二、神经网络在网络攻击检测中的应用在网络攻击检测方面，神经网络经常用来检测入侵。

入侵检测是一种网络安全领域的子领域，检测异常的流量和行为，以确定是否有恶意行为。

一般通过构建入侵检测系统来实现。

三、基于神经网络的网络攻击检测技术的优势基于神经网络的网络攻击检测技术与传统的检测技术相比具有很多的优势。

首先，它具有高准确性。

由于神经网络系统可以通过学习数据样本自动调整节点之间的权重和阈值，这样可以提高网络攻击检测的准确性。

其次，它能够检测未知的攻击。

相比传统的基于规则的入侵检测系统，基于神经网络的系统可以检测到未知的攻击，从而保证网络安全性更高。

再次，它可以自适应地学习。

当网络环境发生变化时，如网络拓扑结构的变化、业务流量变化等，基于神经网络的攻击检测技术能够通过自适应地学习改变检测模型，以实现最佳的检测效果。

最后，它对前期数据的要求不高。

对于未知攻击的研究，必要的前期数据是不可或缺的，但在神经网络技术中，由于能够自适应地学习，对于前期数据的要求不高。

四、神经网络在网络安全领域的未来未来，随着信息化的快速发展，网络攻击日益猖獗，网络安全问题将成为一个越来越严重的问题。

神经网络技术作为先进的机器学习模型，其在网络安全领域的应用前景也越来越广阔。

总的来说，基于神经网络的网络攻击检测技术是未来网络安全领域的一个大方向。

僵尸网络的检测与对策

僵尸网络的检测与对策院系：软件学院专业：网络工程0901 郭鹏飞学号：2009923891.关于僵尸网络僵尸网络（botnet）是指通过各种传播手段，在大量计算机中植入特定的恶意程序，将大量主机感染僵尸程序病毒，使控制者能够通过相对集中的若干计算机直接向大量计算机发送指令的攻击网络。

攻击者通常利用这样大规模的僵尸网络实施各种其他攻击活动。

起名为僵尸，很形象地揭示了这类危害的特点：众多的计算机在不知不觉中如同僵尸一般驱赶和指挥着，成为被人利用的一种工具。

◆僵尸网络中涉及到的概念：bot程序：rebot的缩写，指实现恶意控制功能的程序。

僵尸计算机：指被植入bot的计算机。

控制服务器（Control Server）：指控制和通信的中心服务器，在基于IRC 协议进行控制的僵尸网络中，就是指提供IRC聊天服务的服务器。

DDoS 攻击：利用服务请求来耗尽被攻击网络的系统资源，从而使被攻击网络无法处理合法用户的请求。

◆僵尸网络特点：首先，是一个可控制的网络，这个网络并不是具有拓扑结构的网络，它具有一定的分布性，新的计算机会随着bot程序的传播，不断被加入到这个网络中。

其次，这个网络是采用了一定的恶意传播手段形成的，例如主动漏洞攻击，邮件病毒等各种病毒与蠕虫的传播手段，都可以用来进行僵尸网络的传播。

最后，僵尸网络的最主要的特点，就是可以一对多地执行相同的恶意行为，比如可以同时对某目标网站进行DDos攻击，同时发送大量的垃圾邮件等，这一特点使得攻击者能够以较低的代价高效地控制大量的资源为其服务。

◆Bot程序的传播途径：主动攻击漏洞。

邮件病毒。

即时通信软件。

恶意网站脚本。

特洛依木马。

僵尸网络的工作过程包括传播、加入和控制三个阶段。

在传播阶段之后，将进入加入阶段。

在加入阶段，每一个被感染主机都会随着隐藏在自身上的bot程序的发作而加入到僵尸网络中去。

在IRC协议的僵尸网络中，感染bot程序的主机会登录到指定的服务器和频道中，登录后，该主机会在在频道中等待控制者发来的指令。

基于神经网络的网络入侵检测方法研究

基于神经网络的网络入侵检测方法研究随着互联网的快速发展和普及，网络入侵也成为了一种严重的安全威胁。

网络入侵指的是黑客利用各种手段侵入计算机网络系统，窃取、篡改、破坏用户的敏感信息和数据。

为了保护网络系统的安全，网络入侵检测技术应运而生。

网络入侵检测系统是一种自动化的安全防护工具，旨在识别和阻止恶意的网络入侵行为。

其中，基于神经网络的网络入侵检测方法成为了研究的热点之一。

神经网络作为一种模拟人类神经系统工作原理的计算模型，具有较强的自学习和适应能力，能够将大量的输入数据进行分析和处理。

在基于神经网络的网络入侵检测方法中，一般分为两个阶段：训练阶段和测试阶段。

首先，在训练阶段，神经网络需要通过大量的已知样本来学习网络入侵的特征模式。

这些样本包括正常的网络流量和已知的入侵行为。

通过不断调整神经网络的权值和参数，使得网络能够准确地判断样本的分类。

在训练阶段中，需要注意一些关键问题。

首先是数据集的选取。

数据集应包含各种不同类型的网络流量和入侵行为，以便神经网络能够充分学习各类特征。

其次是特征的提取。

通过在样本数据中提取有效的特征，可以减少数据的维度，并提高网络的计算效率和准确性。

最后是网络结构的设计。

合理的网络结构能够更好地适应不同的输入数据，并提高入侵检测的性能。

在测试阶段，网络入侵检测系统需要利用已训练好的神经网络模型对新的网络流量进行分类和检测。

这里需要注意的是神经网络模型的迁移性能。

即使在训练阶段模型能够较好地分类已知的样本，但在面对未知的入侵行为时，模型的泛化能力可能会受到限制。

因此，对网络入侵检测系统进行定期的更新和维护是必要的。

与传统的网络入侵检测方法相比，基于神经网络的方法具有许多优势。

首先，神经网络可以自动学习和调整，无需手动调整参数。

其次，神经网络可以处理大量的输入数据，并能够识别隐藏的模式和关联。

最后，神经网络可以适应不同类型的网络流量和入侵行为，具有较强的鲁棒性和适应性。

然而，基于神经网络的网络入侵检测方法也存在一些挑战和局限性。

基于网络流量和恶意行为关联的僵尸网络检测模型

ＡＣＡＤＥＭ１ＣＲＥＳＥＡＲＣＨ学术研究
基于网络流量和恶意行为关联的僵尸网络检测模型
◆ 田腾浩
摘要：本文基于僵尸网络流量和恶意行为相似性的特征，以网络流量和恶意行为为检测信息来源，综合运用关联分析的方法，建立了基于网络流量和恶意行为关联分析的僵尸网络检测模型。关键词：网络流量；恶意行为；关联分析
报２００８．１９（３）：７０２ — ７１５．
型奠定了理论和现实基
础，模型体系结构如图１所示。
图１僵尸网络检测模型
［２】孙彦东，李东僵尸网络综述计算机应用，２００６，２６（７）：１６２５ — １６２９．［３１方滨兴，王威，崔翔．僵尸网络综述［Ｊ】计算机研究与发
三、总结与展望
本文以网络流量和恶意行为为检测信息来源，综合运用
关联分析的方法，来对僵尸网络进行检测。该方法的优势在
群体相似性，从本质上
讲，这是因为僵尸网络中的每个主机并非人为 … 地分别进行操控，而是按照事先编定的程序一致地执行命令。这为我们建立基于僵尸网络流量和恶意行为相似性特征，并对其进行关联分析的僵尸网络检测模
２．２网络流量分析模块。网络流量分析模块主要功能是收

基于卷积神经网络的僵尸网络检测

基于卷积神经网络的僵尸网络检测
于洋;陈丹伟
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2022(39)5
【摘要】传统的僵尸网络检测方法无法及时可靠地发现不断进化的僵尸网络变种,机器学习方法被应用到僵尸网络的流量分析中,具有良好的效果。

通过改进数据处理方法,剔除数据流中无效的信息,增加人工提取的特征来表现数据流的总体特征,然后使用卷积神经网络进行特征学习,提高检测的准确率。

实验表明,改进后的僵尸网络检测准确率为99.02%,误报率为1.81%。

【总页数】7页(P336-341)
【作者】于洋;陈丹伟
【作者单位】南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于生成对抗网络的僵尸网络检测
2.基于流量摘要的僵尸网络检测
3.基于人工神经网络的DGA僵尸网络检测
4.基于时空残差网络的僵尸网络检测方法
5.基于图神经网络的P2P僵尸网络检测方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

僵尸网络(Botnet)的检测方法

僵尸网络在传播和准备发起攻击之前，都会有一些异常的行为，如发送大量的DNS查询(Botnet倾向于使用动态DNS定位C&C服务器，提高系统的健壮性和可用性)、发送大量的连接请求等等。
综上所述，可供统计的一些异常行为包括：IRC服务器隐藏信息、长时间发呆(平均回话时长3.5小时)、昵称的规律性、扫描、频繁发送大量数据包(每个客户端每秒至少发生 5~10个包)、大量陌生的DNS查询、发送攻击流量、发送垃圾邮件、同时打开大量端口、传输层流特征(flows-per-address(fpa)， packets-per-flow(ppf) and bytes-per-packet(bpp) )、包大小(包大小的中值≤100Bytes)、特定的端口号(6667， 6668， 6669， 7000， 7514)
这方面的研究有很多，其中一个主要的理论分支称为 “告警焊接”，例如把类似的告警事件放在同一个标签下。最基本的目标就是减少日志，在大多数系统中，要么是基于多事件归因于一个单一的威胁，要么是提供一个针对一个单一的目标的经过整理的通用事件集的视图，我们引入了“证据追踪”的方法通过分析感染过程的通信序列来识别成功的Bot 感染，称为会话关联策略。在这个策略中， Bot 感染过程可以建模成感染主机与外部实体间一个松散顺序的通讯流。特别是所有Bot都共享同样的发生在感染周期的活动集：目标扫描、感染漏洞、二进制文件下载并执行、C&C频道建立、向外地扫描。不必假设所有这些事件都是必须的，也没有要求这些每个事件都被检测到。系统收集每个内部主机的事件踪迹找到一个满足我们对bot 检测要求的合并序列的门限。
Binkley等人提出了一个基于TCP扫描权重(TCP work weight)的启发式异常检测算法以检测IRC僵尸网络控制通信， w=(Ss+Fs+Rr)/Tsr

使用基于mashup方法的僵尸网络雇主检测

使用基于mashup方法的僵尸网络雇主检测摘要-僵尸网络被工业上和学术上的专家们认为是对因特网安全最大的威胁。

这些网络由大量的被恶意软件感染的集中控制下的主机组成。

它们通常用来进行分布式拒绝服务攻击或者钓鱼诈骗。

这些僵尸网络的行为随着采用新的、尖端的感染方法，改变网络协议，使用不同的命令和控制机制不断演变。

因此，安全社区总是处理这种不断的变化。

然而，大多数的僵尸网络减灾方法提出的仅仅是特定的感染类型或者C&C协议（指挥和控制协议）。

因此，我们提出了一个基于这种已有工具的动态整合的僵尸网络减灾方法，共同采用以实现一个更有效地检测方法。

文章末尾，我们的方法基于一种称为mashup的新型Web 2.0技术来执行相关的信息。

该提案是可扩展的足以让甚至是非安全信息如在线地图应用程序接口被整合成更复杂的组合物，并且以一种更有意义的方式展示了结果。

1.介绍个人电脑的增值和通信消费的降低导致了电脑网络，尤其是因特网的增长。

不幸的是，这种增长带来了与之相关的越来越多的易受攻击的主机被感染。

在过去，这些感染时由一些旨在妥协和禁用它们的目标的病毒和蠕虫。

然而，这种局面已经改变了，病毒制造者不再仅仅旨在获取来自他们社区或者媒体的认可和关注，现在他们的主要兴趣是谋取利益。

多数感染不再致力于引起受害者的非运作。

相反，被感染的主机成为僵尸，能够被称为雇主或僵尸雇主的人类操作员远程控制。

这样的主机集合称为僵尸网络且通常用于非法目的，如大规模的分布式拒绝服务攻击，垃圾邮件和网络钓鱼。

僵尸网络目前被认为是因特网上最大的安全威胁。

主要原因之一就是大量的受感染的主机。

根据Vincent Cert，因特网上25%以上的电脑属于僵尸网络。

另一个原因是它们的有效性。

结合广泛分布在因特网上上百台甚至上千台机器来完成一个简单的任务如一个服务器分布式拒绝服务攻击或者发送大量的垃圾信息使得这种方法非常有效并且很难阻止。

由于该广泛性，使得解散这些网络也是一个很复杂的任务。