Bots är fortfarande ett allvarligt hot mot Internetsäkerheten. Även om många metoder har föreslagits för att upptäcka bots på värd- eller nätverksnivå, har de fortfarande brister. Värdnivå tillvägagångssätt kan upptäcka bots med hög noggrannhet. Men de utgör vanligtvis för mycket overhead på värden. Även om tillvägagångssätt på nätverksnivå kan upptäcka bots med mindre overhead, de har problem med att upptäcka bots med krypterade, undvikande kommunikations C & C-kanaler. I detta dokument föreslår vi EFFORT, ett nytt värdnätverk som samarbetar för att upptäcka brister i båda strategierna, samtidigt som båda fördelarna kvarstår, dvs. effektivitet och ändamålsenlighet. Baserat på inneboende egenskaper hos bots, föreslår vi en multimodul strategi för att korrelera information från olika värd- och nätverks-aspekter och designa en flerskiktsarkitektur för att effektivt samordna moduler för att utföra tung övervakning endast när det är nödvändigt. Vi har implementerat vårt föreslagna system och utvärderats på verkliga godartade och skadliga program som körs på flera olika verkliga kontor och hem maskiner för flera dagar. De slutliga resultaten visar att vårt system kan upptäcka alla 17 real-world bots (t.ex., Waledac, Storm) med låga falska positiva (0,68%) och med minimala overhead. Vi tror att EFFORT höjer en högre bar och detta värdnätverk samarbetade design representerar en läglig insats och en rätt riktning i malware slaget.
Shin m.fl. i REF föreslog ett ramverk för att upptäcka bot malware på värd- och nätverksnivå.
EFFORT: A New Host-Network Cooperated Framework for Efficient and Effective Bot Malware Detection
{'venue': 'Comput. Networks', 'journal': 'Comput. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}