端点主机中社交僵尸网络行为检测方法

"Towards social botnet behavior detecting in the end host" 在当前互联网环境中，社交网络（如微博、Facebook等）已经成为用户交流和分享信息的主要平台。然而，这些平台也成为了恶意行为者的温床，他们利用社交网络作为命令与控制（C&C）通道构建社交僵尸网络（Social Botnet），对网络安全构成巨大威胁。传统的服务器端检测方法主要针对可疑账户，但无法精确识别出特定的僵尸主机或进程。因此，本文提出了一种新的基于终端主机的社交僵尸网络行为检测方法。 首先，由于真实的社交僵尸网络二进制文件或源代码难以获取，研究者设计了一个名为“wbbot”的创新社交僵尸网络，该网络是基于新浪微博的。通过分析wbbot的架构和行为，研究人员能够深入理解社交僵尸网络的运作机制。wbbot架构的分析涵盖了其如何在社交网络中建立和维持联系，以及如何执行恶意任务。wbbot行为分析则揭示了其在执行传播、监控和操纵用户行为等方面的特点。 其次，研究人员对公开网站、其他研究者提供的数据和自实施的社交僵尸网络实例进行了主机行为分析。通过对这些数据的深入挖掘，他们发现六种关键的异常行为模式，这些模式可能是社交僵尸网络活动的标志。这些模式包括但不限于异常的网络通信频率、不寻常的时间模式、对特定服务或应用的频繁访问以及对用户隐私数据的非法获取。 然后，论文提出了一个基于这些行为特征的检测框架，该框架通过监测终端主机上的行为模式来识别潜在的社交僵尸网络活动。为了提高检测的准确性和鲁棒性，研究人员利用树相似度算法来捕捉行为序列的结构变化，这有助于区分正常用户行为和社交僵尸网络的行为。 此外，论文还进行了详实的实验验证，通过在真实环境中模拟社交僵尸网络活动，展示了该方法在识别和防御社交僵尸网络方面的能力。实验结果表明，提出的检测方法在保持较低误报率的同时，能有效地检测出多种类型的社交僵尸网络行为。 这篇论文为应对社交僵尸网络的威胁提供了一个新的视角，即从终端主机角度出发，通过分析异常行为模式来实现早期预警和防御。这种方法对于提升网络安全防护能力，尤其是针对社交网络的防护，具有重要的理论价值和实践意义。未来的研究可以进一步优化行为检测模型，增加对新型社交僵尸网络行为的识别能力，并探索如何将这种检测技术集成到现有的安全防护系统中。