Abstract-Effektiv detektering av botnet trafik blir svårt när angriparna använder krypterad nyttolast och dynamiskt ändra portnummer (protokoll) för att kringgå signatur baserad detektering och djup paket inspektion. I detta papper bygger vi ett normalt profileringsbaserat botnet detektionssystem med hjälp av tre oövervakade inlärningsalgoritmer på tjänstebaserade flödesbaserade data, inklusive självorganiserande karta, lokala outlier, och k-NN outlier faktorer. Utvärderingar av allmänt tillgängliga botnetdata visar att det föreslagna systemet skulle kunna nå upp till 91 % detekteringsfrekvens med en falsk larmfrekvens på 5 %.
Chen och Al. REF tillämpade tre oövervakade maskininlärningsalgoritmer (dvs självorganiserande karta, lokal avvikelsefaktor och k-NN outlier) för att bygga en normal beteendeprofil för att upptäcka botnet.
Exploring a service-based normal behaviour profiling system for botnet detection
{'venue': '2017 IFIP/IEEE Symposium on Integrated Network and Service Management (IM)', 'journal': '2017 IFIP/IEEE Symposium on Integrated Network and Service Management (IM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}