Methods for detecting bot nets in computer systems

Sergii Lysenko, Kira Bobrovnikova, Vyacheslav Kharchenko
2019 Advanced Information Systems  
Ан от а ц і я . Об'єкт. Процес виявлення бот-мереж у корпоративних мережах на основі аналізу мережевого трафіка та поведінки програмного забезпечеення комп'ютерних системах. Предмет. Методи виявлення бот-мереж в комп'ютерних системах. Мета. Підвищення достовірності виявлення бот-мереж шляхом розроблення методів їх виявлення бот-мереж в корпоративних мережах. Результати. Запропоновано новий підхід до виявлення бот-мереж в корпоративних мережах на основі аналізу поведінки ботів. Виявлення
more » ... . Виявлення бот-мереж здійснюється шляхом застосування розроблених двох методів: за допомогою аналізу на мережному рівні та на хостовому рівні. Перший метод дозволяє аналізувати поведінку програмного забезпечення на хості, що може вказувати на можливу присутність бота безпосередньо на хості і виявлення шкідливого програмного забезпечення, тоді як другий метод включає в себе моніторинг і аналіз DNS-трафіка, що також дозволяє зробити висновок про інфікування мережних хостів ботами бот-мережі. На основі запропонованих методів було розроблено ефективний інструмент виявлення бот-мереж -BotGRABBER. Він здатний виявляти боти, які використовують такі методи ухилення від виявлення як періодична зміна IP-відображення (cycling of IP mapping), «потік доменів» (domain flux), «швидкозмінні» мережі (fast flux) та DNS-тунелювання (DNS tunneling). Висновки. Використання розробленої системи дозволяє виявляти інфіковані ботами бот-мереж хости і локалізувати шкідливі програми з високою ефективністю -до 96%, а також демонструє низькі помилкові спрацьовування -на рівні 3-5%. Особливість запропонованого підходу полягає в тому, що виявлення бот-мереж є «невидимим» для власників бот-мереж. К лю чов і с лов а : бот; бот-мережа; DNS-трафік; методи ухилення від виявлення бот-мереж; шкідливе програмне забезпечення; штучні імунні системи; детектори; позитивний алгоритм відбору Лисенко С. М.
doi:10.20998/2522-9052.2019.4.13 fatcat:veb2bmbzsnhxjiv4rrahsuauou