实时检测P2P botnet:基于流角色的新型模型
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更新于2024-08-28
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"基于流角色检测P2P botnet - 宋元章,何俊婷,张波,王俊杰,王安邦 - 通信学报 - 2012年9月"
本文提出了一种创新的实时检测P2P(Peer-to-Peer)僵尸网络(botnet)的模型,称为基于流角色的检测模型(RF,Role-based Flow)。该模型的核心理念是从网络流量流的特性出发,通过分析不同流在网络中的角色,来识别P2P botnet的异常行为。P2P botnet是互联网上的一个严重威胁,它们通常由被恶意软件感染的计算机组成,这些计算机被黑客控制,用于执行分布式攻击或其他非法活动。
在P2P botnet检测过程中,RF模型关注流的自相似性,这是P2P网络流量的一个显著特征。自相似性是指在不同时间尺度上,流量模式呈现出相似的统计特性。通过利用这一特性,模型能够更好地识别出P2P botnet流量与正常P2P流量之间的差异。
为了提升检测的精确度,作者提出了一种基于滑动窗口的Hurst指数实时估算方法。Hurst指数是衡量时间序列长期依赖性的指标,对于P2P流量的分析尤其有用。滑动窗口技术允许模型动态地跟踪流量变化,实时更新Hurst指数的估计,从而更准确地捕捉到异常行为。
此外,RF模型采用了Kaufman算法来动态调整阈值。Kaufman算法是一种自适应控制方法,它可以根据当前系统的状态自动调整阈值,以优化检测性能,减少误报和漏报的可能性。这种动态阈值调整策略增强了模型对新型P2P botnet的适应性,使其能够在不断演变的威胁环境中保持有效性。
实验结果证明了RF模型在检测新型P2P botnet方面的效能。通过对比其他检测方法,该模型显示出更高的检测准确性和更低的假阳性率,为P2P botnet的实时防御提供了有力工具。
基于流角色的P2P botnet检测模型不仅考虑了流量的自相似性,还引入了实时Hurst指数估算和动态阈值调整,这三者结合使得模型能够有效地识别并应对P2P botnet的威胁,对于网络安全研究和实践具有重要意义。
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