僵尸网络动态检测：基于网络流量的模型分析

"这篇研究论文‘基于网络流量的僵尸网络动态检测模型’由成淑萍和谭良共同撰写，发表于2014年11月的《计算机工程》杂志第40卷第11期，主要探讨了如何利用网络流量进行僵尸网络的动态检测。" 僵尸网络（Botnet）是互联网上的一个严重威胁，它由被恶意软件感染的计算机组成，这些计算机受远程控制执行恶意任务。传统的方法依赖于先验知识来识别已知的僵尸网络，但这种方法无法有效地检测新型或变异的僵尸网络。论文提出了一种新的动态检测模型，旨在解决这一问题。 该模型的核心是通过聚类分析和关联分析网络流量。聚类分析允许研究人员将通信流量分组，找出相似的通信模式，这有助于识别可能的bot之间的联系。关联分析则用于揭示潜在的恶意行为模式，这些模式可能表明bot正在进行协调活动。模型的动态性体现在特征库更新和检测模型的自适应生成，能够适应不断变化的网络环境和新的恶意行为。 重要的是，该模型不依赖特定的网络协议或僵尸网络的先验知识，这意味着它可以跨不同类型的僵尸网络工作，提高了检测的泛化能力。论文通过实验验证了模型的性能，证明了其在检测有效性和准确性方面的优越性。 关键词包括网络安全、僵尸网络、恶意代码、网络流量和动态检测，强调了该研究的关键领域和方法。该研究对于提升网络安全防护能力，特别是对于新型和变异僵尸网络的早期发现和防御，具有重要的理论和实践意义。 这篇论文的中文引用格式为：成淑萍,谭良.基于网络流量的僵尸网络动态检测模型[J].计算机工程,2014,40(11):106-112. 英文引用格式为：Cheng Shuping, Tan Liang. Dynamic Detection Model in Botnet Based on Network Traffic[J]. Computer Engineering, 2014, 40(11): 106-112. 总体来说，这篇研究论文提供了一个创新的解决方案，以对抗日益复杂和多变的僵尸网络威胁，通过网络流量的智能分析，实现动态检测，对于网络安全研究和实践具有重大价值。