基于流量相关性和数据融合的P2Pbotnet检测

• 作者: 宋元章 王安邦 陈媛
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: P2P 僵尸网络 自相似性 熵 数据融合
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.141111

摘要

提出了一种基于网络流量相关性和数据融合理论的实时检测P2P botnet方法，该方法主要关注P2P botnet的命令与控制机制（C&C）机制产生的本质流量---UDP流，它不会受P2P botnet的网络结构、协议和攻击类型的影响。首先分别用自相似性和信息熵来刻画UDP流的相关性特征，利用非参数CUSUM （cumula-tive sum ）算法检测上述特征的变化以得到检测结果，然后利用Dempster-Shafer证据理论融合上述特征的检测结果。同时，采用TCP流量特征在一定程度上消除P2P应用程序对P2P botnet检测的影响。实验表明所提出的方法可有效检测新型P2P botnet 。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈媛	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	17	27	3.0	4.0
2	宋元章	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	7	11	2.0	3.0
3	王安邦	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	5	9	2.0	2.0