![](/images/graphics-bg.png)
An Effective Conversation-Based Botnet Detection Method
المؤلفون المشاركون
Niu, Weina
Zhang, Xiaosong
Chen, Ruidong
Zhuo, Zhongliu
Lv, Fengmao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-04-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A botnet is one of the most grievous threats to network security since it can evolve into many attacks, such as Denial-of-Service (DoS), spam, and phishing.
However, current detection methods are inefficient to identify unknown botnet.
The high-speed network environment makes botnet detection more difficult.
To solve these problems, we improve the progress of packet processing technologies such as New Application Programming Interface (NAPI) and zero copy and propose an efficient quasi-real-time intrusion detection system.
Our work detects botnet using supervised machine learning approach under the high-speed network environment.
Our contributions are summarized as follows: (1) Build a detection framework using PF_RING for sniffing and processing network traces to extract flow features dynamically.
(2) Use random forest model to extract promising conversation features.
(3) Analyze the performance of different classification algorithms.
The proposed method is demonstrated by well-known CTU13 dataset and nonmalicious applications.
The experimental results show our conversation-based detection approach can identify botnet with higher accuracy and lower false positive rate than flow-based approach.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Ruidong& Niu, Weina& Zhang, Xiaosong& Zhuo, Zhongliu& Lv, Fengmao. 2017. An Effective Conversation-Based Botnet Detection Method. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190554
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Ruidong…[et al.]. An Effective Conversation-Based Botnet Detection Method. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190554
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Ruidong& Niu, Weina& Zhang, Xiaosong& Zhuo, Zhongliu& Lv, Fengmao. An Effective Conversation-Based Botnet Detection Method. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190554
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190554
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)