基于短地址混淆和谷歌云推送的移动僵尸网络的构建

为了提升对移动僵尸网络的预测能力和防御能力,提出了一种基于短地址混淆(USSes-Flux)和谷歌云(GCM)推送的移动僵尸网络的构建机制。设计了基于中心结构和对等网络(P2P)混合的拓扑结构的移动僵尸网络模型,给出了USSes-Flux算法,从而增强了命令与控制信道的隐秘性和强壮性。给出了该移动僵尸网络的控制模型,分析了不同僵尸节点的状态改变、命令设计和传播算法。实验环境中,研究了短地址的失效率与申请数量之间的关系,并对该移动僵尸网络与不同命令和控制信道的样本进行静态分析、动态分析和电量测试。结果表明:该移动僵尸网络具有较强的隐秘性、强壮性和低消耗。     

一种全IP宽带移动P2P网络结构及性能分析

提出一种全IP宽带移动P2P网络结构,通过在数据网关上增加分布式用户服务器实现异构网络的互联,形成了虚拟的二维覆盖网络,采用IMS为核心控制网络,基于此结构可开展各种移动P2P业务。以资源共享流程为例,对比分析了该结构和基于IMS的P2P网络结构的差异,结果表明该网络结构在具有更小的系统开销。     

P2P僵尸网络的检测技术

点对点(P2P)分布式架构的提出为恶意代码提供了更具隐蔽性和弹性的命令分配机制,使得P2P僵尸网络成为互联网上最严重的威胁之一.研究这种僵尸网络的检测技术非常具有现实意义,由于它具有较强的个性化差异,目前还没有通用的检测方法,现有的检测方法主要是通过分析其恶意行为及网络通信流量,析取其内在活动规律和传播机制等.讨论了P2P僵尸网络的结构和机制,分析相关的几种主要的检测技术并对未来可能的研究重点作出了预测.     

移动僵尸网络综述

随着智能终端的普及和4G通信的高速发展,移动僵尸网络的生存环境已经成熟,逐渐威胁到移动互联网的基础设施和移动网民的财产安全。现有的防御措施对这类攻击不再适用,移动僵尸网络已成为移动网络面临的重要安全问题之一。移动僵尸网络的构建依赖于移动恶意软件的传播,因此文章首先介绍了手机恶意软件的发展,随后介绍了移动僵尸网络的演化发展历程。控制与命令信道是僵尸网络研究中攻防双方争夺控制权的关键点,也是僵尸网络构建技术中重要的一环,同样也是区别于恶意软件的重要特征,移动僵尸网络不同于传统的僵尸网络,在控制与命令信道的选择上也略有差异,因此文章对移动僵尸网络的命令与控制信道进行了深入的剖析,重点讨论了短信、蓝牙、HTTP、Web2.0和一些特殊的命令与控制信道国内外研究现状。还进一步探讨了移动僵尸网络不同的传播载体、传播方式和的传播模型的发展,从经典传播模型、围绕蓝牙技术和短信技术的传播模型到更能反映移动僵尸网络特性的时空传播模型,都给出了相应的说明,并介绍了用于研究移动僵尸网络的仿真与模拟工具。最后文章结合实际的情况给出了移动僵尸网络的防御政策,为打击移动网络犯罪提供技术支撑与保障。     

基于域名系统流量的Fast-Flux僵尸网络检测方法

在僵尸网络中,为保持服务器的可用性和隐蔽性,与域名关联的Flux-Agent的IP地址需要不停地变动,而黑名单策略对于阻止Fast-Flux僵尸网络攻击已经失效。为解决该问题,基于域名系统流量的分析和识别技术,提出一种新的Fast-Flux僵尸网络检测方法,用于检测互联网中使用Fast-Flux技术的僵尸网络,且对域名的分析不局限于来自垃圾邮件、点击欺诈或黑名单列表的可疑域名。实验结果表明,该方法能够以较高的准确率检测Fast-Flux僵尸网络,并且有利于完善黑名单列表。     

P2P僵尸网络研究

僵尸网络是近年来网络安全最严重的威胁之一.P2P僵尸网络是在传统僵尸网络基础上发展起来的,其命令与控制机制具有隐蔽性和健壮性,使检测和防范变得更加困难.本文对P2P僵尸网络的构建、命令与控制机制、检测与反制技术进行了研究与分析.     

基于Android OS的移动僵尸网络防护与检测研究初探

本文首先说明了僵尸网络的构成以及智能设备的发展,其次介绍了基于Android系统的移动僵尸网络,最后提出了抵御基于Android的移动僵尸网络所面临的挑战及解决思路。     

基于通信特征曲线动态时间弯曲距离的IRC僵尸网络同源判别方法

IRC僵尸网络(botnet)是攻击者通过IRC服务器构建命令与控制信道方式控制大量主机(bot)组成的网络.IRC僵尸网络中IRC服务器与bot连接具有很强的动态特性.相关研究采用IRC僵尸网络的服务器域名、服务器IP、控制者ID等信息度量IRC僵尸网络的相似性,再根据相似性值检测同源IRC僵尸网络,但这些信息并不能代表IRC僵尸网络的本质特征,因此误差较大.为识别使用不同IRC控制服务器的同源僵尸网络,提取僵尸网络的通信量特征曲线、通信频率特征曲线,基于通信特征曲线的动态时间弯曲距离判别同源的僵尸网络.为了减小计算量和增加判别准确率,根据通信特征曲线的特点,提取并利用曲线的峰、谷特征点;并提出改进的LB-PAA对动态时间弯曲距离的计算进行优化.实验验证了方法的有效性并计算了各类错误率.     

基于通信特征提取和IP聚集的僵尸网络相似性度量模型

IRC僵尸网络(botnet)是攻击者通过IRC服务器构建命令与控制信道方式控制大量主机(bot)组成的网络.IRC僵尸网络中IRC服务器与bot连接具有很强的动态特性,为识别使用不同IRC服务器的同一僵尸网络,文中提取并比对僵尸网络的通信量特征、通信频率特征,建模估算bot重叠率,通过融合以上度量指标,提出了僵尸网络相似性度量模型.实验验证了模型的有效性,计算了其准确率,并分析了僵尸网络的迁移.     

社交僵尸网络发展综述

随着社交平台的发展,社交媒体网络逐渐成为攻击者进行僵尸网络渗透的理想平台。社交僵尸网络利用社交平台自动化程度高、灵活性强与普及度高等特性构建隐蔽信道进行通信,以达到窃取社交平台用户信息、散布不良信息污染网络环境、引导控制舆论等目的。传统的僵尸网络检测机制无法有效地检测社交僵尸网络,为社交媒体的安全性带来极大的挑战。从社交僵尸网络的概念入手,阐述社交僵尸网络在不同社交平台上的发展脉络和发展趋势,研究不同社交媒体上的社交僵尸网络攻击原理和群体特征以及隐蔽型社交僵尸网络的隐蔽手段。在此基础上,将社交僵尸网络的检测方法分为服务器端检测方法和客户端检测方法,并对近年来出现的基于隐写技术和基于机器学习的检测方法进行分析,同时给出社交僵尸网络的反制技术和接管方法的研究现状及发展思路,并对该领域的未来研究方向进行展望。