Abstrakt. I detta papper analyseras vissa kluster tekniker för att jämföra deras förmåga att upptäcka botnet trafik genom att välja funktioner som skiljer anslutningar som tillhör eller inte tillhör ett botnät. Genom att ta hänsyn till historiken för nätverksanslutningar används vissa klusteralgoritmer för att härleda en uppsättning regler för att bestämma vilka som ska betraktas som ett botnät. Vårt huvudsakliga bidrag är att utvärdera olika klusterteknik för att upptäcka botnät baserat på deras detektionshastighet (sanna och falska positiva). De algoritmer som används är K-medoider och K-means kluster. Dataset som används i detta papper extraherades från databaserna ISOT och ISCX. Resultaten på K-medoider var bättre för nästan alla experiment än K-means.
Francisco Villegas Alejandre, Nareli Cruz Cortés, Eleazar Aguirre Anaya, 2016 REF jämförde vissa klustertekniker om deras förmåga att upptäcka botnätstrafik genom att välja funktioner som skiljer anslutningar som tillhör eller inte tillhör ett botnät.
Botnet Detection using Clustering Algorithms
{'venue': 'Res. Comput. Sci.', 'journal': 'Res. Comput. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}