تشخیص بات‌نت برای شبکه‌های نظیربه نظیر

نویسندگان

1 استادیار، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه الزهرا (س)، تهران، ایران

2 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه الزهرا (س)، تهران، ایران

3 مربی، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بزرگمهر قائنات، قائنات، ایران

چکیده

بات‌نت‌ها از جمله جدیدترین نوع بدافزارها در مقیاس اینترنت می‌باشند که در سال‏های اخیر بیش‌ترین تهدیدات را متوجه سامانه‏های اینترنتی نموده‏اند. بات، رایانه‌ای آلوده‏شده به یک بدافزار است که بدون آگاهی و اراده‏ کاربر و از راه دور توسط یک یا چند عامل انسانی کنترل می‌شود. به این عامل کنترل‏کننده، سرکرده یا مدیربات گویند و گاهی سیستم آلوده را قربانی نیز می‌نامند. بات‌نت نظیربه‌نظیر یکی از انواع بات‌نت است که از پروتکل‌های نظیربه‌نظیر برای کنترل بات‌های خود استفاده می‌کند و شناسایی این نوع از بات‌نت نسبت به انواع دیگر مشکل‌تر است. رویکرد پیشنهادی ما یک راه‌‌حل برای شناسایی چنین بات‌نت‌هایی است. این رویکرد با استفاده از تحلیل جریان شبکه و روش‌های خوشه‌بندی در داده‌کاوی، بات‌نت‌های نظیربه‌نظیر را شناسایی می‌کند. رویکرد ارائه‌شده، مبتنی بر جریان بوده و با مقایسه شباهت بین جریان‌ها و خوشه‌بندی جریان‌های مقایسه‌شده با استفاده از الگوریتم K-Means و در نهایت مقایسه خوشه‌های ترافیک جدید با خوشه‌های قبلی، می‌تواند وجود یا عدم وجود حمله را تشخیص دهد. به ‌این ‌ترتیب که ابتدا یک ترافیک از جنس حمله و یک ترافیک معمولی خوشه‌بندی می‌شود، سپس ترافیک جدید که نوع آن مشخص نیست خوشه‌بندی می‌شود. درنهایت خوشه-بندی‌ ترافیک جدید با دو ترافیک قبلی مقایسه شده و مشخص می‌شود که ترافیک جدید از چه نوعی است. رویکرد ارائه‌شده برای تشخیص بات‌نت از ترافیک ازدحام ناگهانی، عملکرد خوبی را از خود نشان می‌دهد و این خصوصیت، وجه تمایز الگوریتم پیشنهادی، نسبت به الگوریتم‌های مشابه آن است. درنهایت عملکرد رویکرد ارائه‌شده، با ترافیک‌های مختلف موردبررسی قرارگرفته می‌شود.

کلیدواژه‌ها


[1] A. Cole, M. Michael, and D. Noyes, “Botnets: The
rise of the machines,” In Proceedings on the 6th
Annual Security Conference, 2007.
[2] B. Assadhan, M. José, and D. Lapsley, “Periodic
Behavior in Botnet Command and Control Channels
Traffic,” IEEE, 2009.
[3] H. Choi, H. Lee, and H. Kim, “BotGAD: detecting
botnets by capturing group activities in network
traffic,” In Proceedings of the Fourth International
ICST Conference on communication System
software and middleware, 2009.
[4] A. Karasaridis, B. Rexroad, and D. Hoeflin,
“Wide-scale botnet detection and characterization,”
Proceedings of the first conference on First
Workshop on Hot Topics in Understanding Botnets,
vol. 7, 2007.
[5] J. Govil and J. Govil, “Criminology of botnets and
their detection and defense methods,”
Electro/Information Technology, 2007 IEEE
International Conference, 2007.
[6] S. S. Silva, R. M. Silva, and R. C. Pinto, “Botnets: A
survey,” Computer Networks, vol. 57, no. 2, pp.
372-403, 2013.
[7] H. R. Zeidanloo, M. Safar, M. Zamani, P. Vahdani
Amoli, and M. J. Z. Shooshtari, “A taxonomy of
botnet detection techniques,” Computer Science and
Information Technology (ICCSIT), 3rd IEEE
International Conference on, vol. 2, 2010.
[8] K.-S. Han and G. I. Eul, “A survey on p2p botnet
detection,” Proceedings of the International
Conference on IT Convergence and Security ,
Springer Netherlands, pp. 589-593, 2012.
[9] A. H. Lashkari and S. G. Ghalebandi, “A Wide
Survey on Botnet,” Digital Information and
Communication Technology and Its Applications ,
Springer Berlin Heidelberg, pp. 445-454, 2011.
[10] J. Leonard, S. Xu, and R. Sandhu, “A framework for
understanding botnets,” In Availability, Reliability
and Security, 2009 ARES'09, International
Conference on, 2009.
[11] S. Garg, A. K. Sarje, and S. K. Pedd, “Improved
Detection of P2P Botnets through Network Behavior
Analysis,” Recent Trends in Computer Networks
and Distributed Systems Security ,Springer Berlin
Heidelberg, pp. 334-345, 2014.
[12] J. Han, K. Micheline, and P. Jian, “Data mining,”
southeast asia edition: Concepts and techniques,
Morgan kaufmann, 2006.
[13] L. Xinying and W. Peizhi, “Data Mining
Technology and its Application in Electronic
Commerce,” In Wireless Communications,
Networking and Mobile Computing, 2008
WiCOM'08, 4th International Conference on, 2008.
[14] J. R. Binkley and S. Singh, “An algorithm for
anomaly-based botnet detection,” Proceedings of
USENIX Steps to Reducing Unwanted Traffic on
the Internet Workshop (SRUTI), pp. 43-48, 2006.
[15] H. Husna, S. Phithakkitnukoon, and S. Pa ,
“Behavior analysis of spam botnets,”
Communication Systems Software and Middleware
and Workshops, 2008 COMSWARE, 3rd
International Conference on, 2008.
[16] N. Pratik, S. Ray, C. Hota, and V. Venkatakrishnan ,
“Peershark: detecting peer-to-peer botnets by
tracking conversations,” In Security and Privacy
Workshops (SPW), 2014 IEEE, 2014.
[17] D. Zhao, I. Traore, B. Sayed, W. Lu, S. Saad, A.
Ghorbani, and D. Garant, “Botnet detection based on
traffic behavior analysis and flow intervals ”,
Computers & Security, vol. 39, pp. 2-16, 2013.
[18] S. Sherif, I. Traore, A. Ghorbani, S. Bassam, D.
Zhao, W. Lu, J. Felix, and P. Hakimian, “Detecting
P2P botnets through network behavior analysis and
machine learning,” In Privacy, Security and Trust
(PST), 2011 Ninth Annual International Conference
on, 2011.
[19] W. Tarng, L.-Z. Den, K.-L. Ou, and M. Chen, “The
analysis and identification of P2P botnet’s traffic
flows,” International Journal of Communication
Networks and Information Security (IJCNIS), vol. 2,
no. 3, 2011.
[20] F. Chen, M. Wang, Y. Fu, and J. Zeng, “New
detection of peer-to-peer controlled bots on the
host,” Wireless Communications, Networking and
Mobile Computing WiCom'09, 5th International
Conference, Beijing, 2009.
[21] M. Stevanovic and J. M. Pedersen, “An efficient
flow-based botnet detection using supervised
machine learning,” In Computing, Networking and
Communications (ICNC), 2014 International
Conference on, 2014.
[22] S. Yu, W. Zhou, W. Jia, S. Guo, Y. Xiang, and F.
Tang, “Discriminating DDoS attacks from flash
crowds using flow correlation coefficient,” Parallel
and Distributed Systems, IEEE Transactions, vol.
23, no. 6, 2012.
[23] F. Kovács, C. Legány, and A. Babos, “Cluster
validity measurement techniques,” 6th International
symposium of hungarian researchers on
computational intelligence, 2005.