Botnet检测原理、方法与实践

1. 讲解僵尸网络检测的原理和方法，并设计了可理解、可复现的过程。 2.讲解如何应用知识图谱、反馈学习、图神经网络、生成式对抗 网络等前沿技术，提高僵尸网络检测的精度与告警能力。 3. 体现僵尸网络检测方法与技术的近期新研究成果。

本书从原理、方法和实践应用三个角度出发，分别介绍了基于Fast-Flux与DNS失效特征、基于DGA恶意域名、基于DNS隐蔽隧道、基于深度学习特征的僵尸网络检测，以及针对僵尸网络的追踪溯源。本书还详细介绍了如何将知识图谱、反馈学习、图神经网络、生成式对抗网络等前沿技术应用于僵尸网络检测，进一步提高检测精度与告警能力。
本书可作为高等院校网络空间安全、信息安全、计算机、电子信息等专业的教材，也可作为研究所、IT公司中僵尸网络研究者的参考书。

第1章僵尸网络
1.1僵尸网络简介
1.1.1僵尸网络的组成
1.1.2僵尸网络的分类
1.2僵尸网络的特征
1.2.1僵尸网络的结构
1.2.2僵尸网络的生命周期
1.2.3僵尸网络C&C信道特征
1.2.4僵尸网络恶意行为特征
1.2.5僵尸网络跳板特征
1.3传统的僵尸网络检测技术
1.3.1网络入侵检测系统
1.3.2Snort简介
小结
参考文献
第2章基于僵尸网络DNS行为的检测原理
2.1域名系统
2.1.1域命名空间
2.1.2域名服务器
2.1.3DNS报文格式
2.1.4资源记录
2.2早期僵尸网络的DNS应用
2.3逐步演变的Fast-Flux技术
2.4域名生成算法
2.4.1DGA工作原理
2.4.2DGA域名生成方法
2.4.3DGA域名种子分类
2.5DNS隧道
小结
参考文献
第3章基于Fast-Flux和DNS失效的检测方法与实践
3.1检测僵尸网络的Fast-Flux服务
3.1.1Fast-Flux服务网络
3.1.2Fast-Flux域名特征
3.1.3检测算法
3.1.4跟踪探测与可疑域名确定
3.1.5系统实现
3.1.6实践效果评估
3.2检测僵尸网络的DNS失效特征
3.2.1DNS失效原因
3.2.2DNS失效分类
3.2.3恶意软件域名请求特征
3.2.4流量预过滤
3.2.5请求序列分析
3.2.6C&C域名检测
3.2.7实践效果评估
小结
参考文献
第4章僵尸网络DGA域名检测方法与实践
4.1基于DNS图挖掘的恶意域名检测
4.1.1DNS图的定义
4.1.2挖掘算法
4.1.3算法应用
4.1.4算法实现
4.1.5实践效果评估
4.2基于知识图谱的DGA恶意域名检测
4.2.1DNS知识图谱
4.2.2恶意域名检测模型
4.2.3模型泛化
4.2.4实践效果评估
4.3基于图网络的词典型DGA检测
4.3.1算法框架
4.3.2词典型域名构图算法
4.3.3DGA域名生成词典挖掘算法
4.3.4实践效果评估
4.4基于反馈学习的DGA恶意域名在线检测
4.4.1SVM与支持向量
4.4.2F-SVM学习算法
4.4.3算法应用
4.4.4实践效果评估
小结
参考文献
第5章僵尸网络DNS隐蔽隧道检测方法与实践
5.1基于机器学习的检测方法
5.1.1DNS隐蔽通道分析
5.1.2数据特征提取
5.1.3检测算法
5.1.4实践效果评估
5.2基于时序特征的检测方法
5.2.1基于自编码器的异常检测
5.2.2特征提取
5.2.3检测算法
5.2.4网络参数调优
5.2.5实践效果评估
小结
参考文献
第6章基于深度学习的僵尸网络检测方法与实践
6.1深度学习介绍
6.1.1深度学习基本原理
6.1.2深度学习与僵尸网络
6.2基于时空特征深度学习的僵尸网络检测
6.2.1基于ResNet的僵尸网络检测技术研究
6.2.2基于BiLSTM的僵尸网络检测技术研究
6.2.3基于时空特征相结合的僵尸网络检测技术研究
6.3基于生成式对抗网络的僵尸网络检测技术研究
6.3.1生成式对抗网络
6.3.2基于空间维度生成式对抗网络的僵尸网络检测技术
6.3.3基于时间维度生成式对抗网络的僵尸网络检测技术
小结


参考文献

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