Botnet Detection based on System and Community Anomaly Detection

Adisesh Mishra; Jalaj Joshi

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Botnet Detection based on System and Community Anomaly Detection

机译：基于系统和社区异常检测的僵尸网络检测

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Botnets are the foremost common vehicle of cyber-criminal activity. They’re used for spamming, phishing, denial-of-service attacks, brute-force cracking, stealing non-public data, and cyber warfare. A botnet (also referred to as a zombie army) may be a range of net computers that, though their homeowners are unaware of it, are got wind of to forward transmissions (including spam or viruses) to alternative computers on the web. During this paper, we propose a two-stage approach for botnet detection. The primary stage detects and collects network anomalies that are related to the presence of a botnet whereas the second stage identifies the bots by analyzing these anomalies. Our approach exploits the subsequent 2 observations: (1) bot masters or attack targets are easier to findbecause of several alternative nodes, and (2) the activities of infected machines are a lot in similar with one another than those of traditional machines.Full Paper

机译：僵尸网络是网络犯罪活动的最常见工具。它们可用于垃圾邮件，网络钓鱼，拒绝服务攻击，暴力破解，窃取非公开数据和网络战。僵尸网络（也称为僵尸军队）可能是一系列网络计算机，尽管其房主不知道该僵尸网络，但他们很乐意将传输（包括垃圾邮件或病毒）转发到网络上的其他计算机。在本文中，我们提出了一种僵尸网络检测的两阶段方法。第一阶段检测并收集与僵尸网络的存在有关的网络异常，而第二阶段则通过分析这些异常来识别僵尸。我们的方法利用了随后的两个观察结果：（1）由于有多个替代节点，更容易找到bot主机或攻击目标;（2）被感染机器的活动与传统机器的活动非常相似。

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来源
《International Journal of Computer Science and Technology》 |2017年第1期|共5页
作者
Adisesh Mishra; Jalaj Joshi;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类地震学;
关键词

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