用于僵尸网络检测的DCA算法

确保计算机安全是一项艰巨的任务，恶意用户使用多种技术来破坏这些系统。近年来，一种新的威胁以被劫持的僵尸机器网络的形式出现，用于执行复杂的分布式攻击（如拒绝服务攻击）和获取敏感数据（如密码信息）。这些僵尸机器被认为感染了“bot”——一种恶意软件，安装在主机上并由远程攻击者（称为“僵尸网络控制者”）控制。在这项工作中，我们使用受生物学启发的树突状细胞算法（DCA）来检测受损主机上单个bot的存在。DCA是一种基于人体树突状细胞行为抽象模型的免疫启发算法。DCA执行异常检测的基础是利用行为属性的相关性，例如键盘记录和包洪泛行为。将DCA应用于单个bot检测的结果表明，该算法是一种成功检测此类恶意软件的技术，且不会对正常运行的程序做出响应。