基于流量摘要的僵尸网络检测

• 作者: 肖喜生 龙春 杜冠瑶 魏金侠 赵静 万巍
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 僵尸网络 机器学习 Spark 流量摘要
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法|Software Technique · Algorithm
• 页码范围: 186-193
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008057

摘要

随着僵尸网络的日益进化,检测和防范僵尸网络攻击成为网络安全研究的重要任务.现有的研究很少考虑到僵尸网络中的时序模式,并且在实时僵尸网络检测中效果不佳,也无法检测未知的僵尸网络.针对这些问题,本文提出了基于流量摘要的僵尸网络检测方法,首先将原始流数据按照源主机地址聚合,划分适当的时间窗口生成流量摘要记录,然后构建决策树、随机森林和XGBoost机器学习分类模型.在CTU-13数据集上的实验结果表明,本文提出的方法能够有效检测僵尸流量,并且能够检测未知僵尸网络,此外,借助Spark技术也能满足现实应用中快速检测的需要.