Att återskapa effekterna av storskaliga maskangrepp i ett laboratorium på ett realistiskt och reproducerbart sätt är en viktig fråga för utvecklingen av maskdetekterings- och försvarssystem. I den här artikeln beskriver vi en masksimuleringsmodell som vi utvecklar för att exakt modellera den storskaliga spridningsdynamiken hos en mask och många aspekter av dess detaljerade effekter på nätverket. Vi kan modellera långsamma eller snabba maskar med realistiska scanfrekvenser på realistiska IP-adressytor och selektivt modellera lokala detaljerade nätverksbeteenden. Vi visar hur det kan användas för att generera realistisk ingångstrafik för en fungerande prototyp av detektion och spårning av maskar, Dartmouth ICMP BCC: System/Tracking and Fusion Engine (DIB:S/TRAFEN), vilket möjliggör prestandautvärdering av systemet under realistiska förhållanden. Därför kan vi besvara viktiga designfrågor som rör nödvändig detektortäckning och bullerfiltrering utan att installera och driva ett komplett system. Våra experiment visar att de spårningsalgoritmer som för närvarande implementeras i DIB:S/TRAFEN-systemet kan upptäcka attacker som Code Red v2 och Sapphire/Slammer mycket tidigt, även när övervakning av en ganska begränsad del av adressutrymmet, men mer sofistikerade algoritmer byggs för att minska risken för falska positiva i närvaro av betydande "bakgrundsbuller" skanning.
REF använde en detaljerad simulering för att utvärdera effektiviteten hos algoritmer för upptäckt av maskar.
Simulating realistic network worm traffic for worm warning system design and testing
{'venue': "WORM '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}