【摘 要】
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融合蠕虫、后门、木马等技术为一体的僵尸网络因其可被攻击者用于发送垃圾邮件、实施拒绝服务攻击、窃取敏感信息等,已成为高持续性威胁攻击的“后盾”。现有的僵尸网络检测
【基金项目】
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国家自然科学基金“靶向性复杂攻击网络建模和行为分析研究”(F020805);国家电网公司科学技术项目“新能源厂站网络安全防护关键技术研究”(522722180007)
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融合蠕虫、后门、木马等技术为一体的僵尸网络因其可被攻击者用于发送垃圾邮件、实施拒绝服务攻击、窃取敏感信息等,已成为高持续性威胁攻击的“后盾”。现有的僵尸网络检测方法多数局限于特定的僵尸网络类型,且不能有效处理边界附近的数据。为此,提出一种基于网络流量相似性的僵尸网络识别方法。该方法不依赖于数据包内容,可处理加密流量。通过提取数据集中流和包的统计特征,分别对每个特征进行模糊聚类,判别其模糊类别的特征边界,并基于最大隶属度原则判断是否存在僵尸网络流量,根据支持度和置信度筛选关联规则,从而确定具体的僵尸网络类型
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