Diplomová práce

Selected botnet detection techniques using flow data

Tanay Bhattacharya
Anotace

The botnet is one of the most widespread malware in the wild aimed at coordinated compromise, control, and misutilization of vulnerable machines. These compromised machines are known as zombies/bots and the controller is often called botmaster. These machines are further used as launching platform to carry out coordinated attack on target system(s)/network. In general, depending on the characteristics …více

Abstract

The botnet is one of the most widespread malware in the wild aimed at coordinated compromise, control, and misutilization of vulnerable machines. These compromised machines are known as zombies/bots and the controller is often called botmaster. These machines are further used as launching platform to carry out coordinated attack on target system(s)/network. In general, depending on the characteristics …více

Klíčová slova
Botnet Netflow Machine Learning Classification IRC/HTTP/P2P Command and Control(C2) Anomaly based Domain Generation Algorithm(DGA) Fast Flux.
Zadání práce
The thesis work will focus on analysis of various Botnets like IRC/http/P2P behaviors and their detection techniques as proposed by various research projects. At least two of the known botnets (e.g., Zeus, SpyEye) will be considered during the thesis work for analysis in controlled environment. Behavioral characteristics of various botnet types varies in terms of flow pattern, remote communication, long timespan based signatures, etc. A comprehensive look at these existing detection approaches will help formulate optimum generic detection methodologies that can be considered for efficient botnet detection. The thesis work will be done in the following phases:
  1. The description of behaviors of selected botnets. Data set collection will mostly be done from open research projects.
  2. Overview of existing approaches of botnet detection.
  3. Implementation of selected botnet detection techniques
  4. Testing the implemented techniques, experimenting in several settings or with various data sets.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
7. 1. 2017 20:26, Ing. Mgr. et Mgr. Zdeněk Říha, Ph.D., učo 2514
Plný text práce
1,2 MB / soubor PDF
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
10. 2. 2017
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

Ing. Mgr. et Mgr. Zdeněk Říha, Ph.D., učo 2514
KPSK FI MU

Oponent

RNDr. Radim Ošťádal, Ph.D., učo 255508
abs FI MU

Konzultanti

prof. RNDr. Václav Matyáš, M.Sc., Ph.D., učo 344
KPSK FI MU
Prof. Kamakoti Veezhinathan
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Informatika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.