Abstract-Botnet upptäckt har väckt mycket uppmärksamhet eftersom botnet attack blir ett av de allvarligaste hoten på Internet. Men lite arbete har övervägt online upptäckten. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som kan övervaka botnetverksamheten på ett online sätt. Vi definierar begreppet "funktionsströmmar" för att beskriva rånätstrafik. Om vissa funktionsströmmar visar höga likheter, kommer motsvarande värdar att betraktas som misstänkta bots som kommer att läggas till den misstänkta bot värdar set. Efter aktivitetsanalys, bot värdar kommer att bekräftas så snart som möjligt. Vi presenterar en enkel metod genom att beräkna den genomsnittliga Euclidean avstånd för likhet mätning. För att undvika enorma beräkningar bland funktionsströmmar, klassisk Discrete Fourier Transform (DFT) teknik används. Därefter införs en inkrementell beräkning av DFT-koefficienter för att uppnå optimal genomförandetid. De experimentella utvärderingarna visar att vårt tillvägagångssätt kan upptäcka både centraliserade och distribuerade botnetaktiviteter framgångsrikt med hög effektivitet och låg falsk positiv frekvens.
Yu m.fl. föreslog ett data mining-baserat tillvägagångssätt för botnet detektion baserat på den inkrementella diskret Fourier transform, uppnå detektionsfrekvens på 99% med en falsk positiv hastighet på 14% REF.
Online Botnet Detection Based on Incremental Discrete Fourier Transform
{'venue': 'J. Networks', 'journal': 'J. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}