Abstract-Worms är ett allvarligt potentiellt hot mot datanätverkssäkerhet. Den höga potentiella utbredningshastigheten hos maskar och deras förmåga att självreplicera gör dem mycket smittsamma. Noll-dagars maskar representerar en särskilt utmanande klass av sådan malware, med kostnaden för en enda mask utbrott uppskattas vara så hög som US$2.6 miljarder. I detta dokument presenterar vi ett distribuerat automatiserat system för upptäckt och inneslutning av maskar som bygger på korrelationen mellan frågor om domännamnssystem (DNS) och IP-adressen för utgående TCP SYN- och UDP-datagram som lämnar nätverksgränsen. Det föreslagna motåtgärdssystemet använder också samarbete mellan olika medlemmar av kommunikationssystemet med hjälp av ett anpassat protokoll, som vi kallar Vänner. Avsaknaden av en DNS-lookup åtgärd innan en utgående TCP SYN eller UDP datagram till en ny destination IP-adresser används som en beteendesignatur för en hastighetsbegränsande mekanism medan Friends protokollet sprider rapporter om händelsen till potentiellt sårbara icke-infekterade kamratnätverk inom systemet. Såvitt vi vet är detta det första genomförandet av ett sådant system. Vi utförde empiriska experiment över sex C-nätverk med hjälp av en Slammer-liknande pseudo-mask för att utvärdera resultatet av det föreslagna systemet. Resultaten visar en betydande minskning av maskinfektionen när motåtgärdsprogrammet åberopas.
Shahzad och Woodhead REF föreslog ett system som använder frånvaron av DNS-lookup åtgärder innan en utgående TCP SYN eller UDP datagram till en ny destination IP-adress för att upptäcka maskförökning, och ett protokoll kallas Vänner för att sprida rapporter om en identifierad mask händelse till potentiellt sårbara och icke-infekterade kamratnätverk inom systemet.
Towards automated distributed containment of zero-day network worms
{'venue': 'Fifth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT)', 'journal': 'Fifth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}