【摘要】：為打擊僵尸網(wǎng)絡(luò),保障網(wǎng)絡(luò)空間安全,提出一種新型的具備強抗毀性的社交僵尸網(wǎng)絡(luò)(DR-SNbot),并給出了針對性的防御方法。DR-SNbot基于社交網(wǎng)絡(luò)搭建命令與控制服務(wù)器(CC-Server,command and control server),每個CC-Server對應(yīng)一個不同的偽隨機昵稱,并利用信息隱藏技術(shù)將命令隱藏在日志中發(fā)布,進而提出一種新型的命令與控制信道。當CC-Server不同比例地失效時,DR-SNbot會發(fā)出不同等級的預(yù)警,通知攻擊者構(gòu)建新的CC-Server,并自動修復(fù)CC通信以保障其強抗毀性。在實驗環(huán)境中,即使當前CC-Server全部失效,DR-SNbot仍能在短期內(nèi)修復(fù)CC通信,將控制率維持在100%。最后,基于偽隨機僵尸昵稱與合法昵稱在詞法特征上的差異性,提出一種僵尸昵稱檢測方法,可有效檢測社交僵尸網(wǎng)絡(luò)利用自定義算法批量生成的偽隨機僵尸昵稱。實驗結(jié)果表明,該方法召回率達到93%,準確率達到96.88%。
[Abstract]:In order to combat botnet and ensure the security of cyberspace, a new type of social botnet (DR-SNbot) with strong invulnerability is proposed, and a targeted defense method is given. Dr-SNbot builds command and control server based on social network (each CC-Server of CC-Server,command and control server), corresponds to a different pseudorandom nickname, and uses information hiding technology to hide the command in the log. Furthermore, a new type of command and control channel is proposed. When CC-Server fails in different proportion, DR-SNbot will issue different levels of early warning, informing the attacker to build a new CC-Server, and automatically repair CC communication to ensure its strong invulnerability. In the experimental environment, even if the current CC-Server is completely invalid, DR-SNbot can still repair CC communication in a short period of time and maintain the control rate at 100%. Finally, based on the difference of lexical features between pseudorandom zombie nicknames and legitimate nicknames, a zombie nickname detection method is proposed, which can effectively detect pseudorandom zombie nicknames generated in batches by custom algorithms in social botnet. The experimental results show that the recall rate and accuracy of the method are 93% and 96.88% respectively.
【作者單位】： 中國科學院信息工程研究所;中國科學院大學;國家計算機應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61572496) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金資助項目(No.2013AA014703,No.2012AA012801)~~
【分類號】：TP393.08

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