利用序列分析的遠(yuǎn)控木馬早期檢測(cè)方法研究

利用序列分析的遠(yuǎn)控木馬早期檢測(cè)方法研究標(biāo)題：基于序列分析的遠(yuǎn)程控制木馬早期檢測(cè)方法研究摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，遠(yuǎn)程控制木馬（RemoteControlTrojan）作為網(wǎng)絡(luò)威脅的一種常見形式，給互聯(lián)網(wǎng)安全帶來了嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)的安全工具和技術(shù)常常無法及時(shí)檢測(cè)和阻止遠(yuǎn)控木馬的侵入，因此尋找一種早期檢測(cè)方法成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)安全研究的熱點(diǎn)之一。本論文通過分析遠(yuǎn)程控制木馬的特征序列，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法及行為分析技術(shù)，提出了一種基于序列分析的遠(yuǎn)程控制木馬早期檢測(cè)方法。關(guān)鍵詞：遠(yuǎn)程控制木馬；序列分析；早期檢測(cè)；機(jī)器學(xué)習(xí)；行為分析一、引言隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的普及，網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突出。遠(yuǎn)程控制木馬作為網(wǎng)絡(luò)攻擊者常用的手段之一，能夠遠(yuǎn)程操縱被感染主機(jī)，對(duì)攻擊目標(biāo)進(jìn)行控制和竊取敏感信息。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法往往存在著效率低下、誤報(bào)率高等問題，因此具有早期檢測(cè)遠(yuǎn)程控制木馬的方法研究具有重要意義。二、遠(yuǎn)程控制木馬的序列分析1.遠(yuǎn)程控制木馬的特征分析遠(yuǎn)程控制木馬的行為特征主要包括通信特征、系統(tǒng)調(diào)用特征、文件操作特征等。通過對(duì)遠(yuǎn)程控制木馬樣本的特征提取和分析，可以發(fā)現(xiàn)其特征序列的規(guī)律性。2.特征序列的表示方法為了對(duì)特征序列進(jìn)行有效的分析和檢測(cè)，需要將其進(jìn)行合適的表示。常見的表示方法包括n-gram模型、序列模型等，這些方法能夠?qū)⑻卣餍蛄修D(zhuǎn)化為可以進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和行為分析的數(shù)據(jù)形式。三、基于序列分析的遠(yuǎn)程控制木馬早期檢測(cè)方法1.數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理從網(wǎng)絡(luò)中收集遠(yuǎn)程控制木馬樣本，對(duì)樣本進(jìn)行清洗和去重，得到清晰的特征序列數(shù)據(jù)。2.特征提取與序列分析對(duì)特征序列進(jìn)行提取和表示，根據(jù)特征序列的規(guī)律性進(jìn)行分析?？梢岳胣-gram模型、序列模型等方法進(jìn)行特征表示和分析。3.機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與評(píng)估使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SupportVectorMachine）、決策樹（DecisionTree）等，對(duì)提取到的特征進(jìn)行訓(xùn)練和分類。通過交叉驗(yàn)證等方法對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估。4.行為分析和異常檢測(cè)基于特征序列的規(guī)律性，對(duì)被檢測(cè)樣本進(jìn)行行為分析，根據(jù)行為的異常程度判斷樣本是否為遠(yuǎn)程控制木馬。四、實(shí)驗(yàn)與評(píng)估本論文提出的方法在真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和評(píng)估。通過比較傳統(tǒng)方法與提出方法的檢測(cè)效果，驗(yàn)證了基于序列分析的遠(yuǎn)程控制木馬早期檢測(cè)方法的有效性和優(yōu)越性。五、總結(jié)與展望通過對(duì)遠(yuǎn)程控制木馬樣本的特征序列進(jìn)行分析，本論文提出了一種基于序列分析的早期檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率和較低的誤報(bào)率。但目前仍有一些問題有待解決，例如如何提高方法的實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性等。未來我們將繼續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)該方法，提高遠(yuǎn)程控制木馬的早期檢測(cè)能力。參考文獻(xiàn)：[1]XiangY,HongJ,ZhengJ,etal.Behavior-basedearlydetectionofbotnettrafficontheinternet[C].Proceedingsofthe10thACMSIGCOMMconferenceonInternetmeasurement.ACM,2010:13-26.[2]KolosnjajiB,RamsbrockS,ZarrasAV,etal.Deeplearningforclassificationofmalwaresystem-callsequences[C].Europeansymposiumonresearchincomputersecurity.Springer,Cham,2016:517-532.[3]SunS,PaulS,CeccatoM,etal.Detectingelusivecommand