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计算机应用研究 2023年第10期40卷 3138-3143页

作者：刘阳洋阮树骅曾雪梅四川大学网络空间安全学院成都610065 四川大学网络空间安全研究院成都610065

针对dns隐蔽信道(DCC)流量变形策略对现有检测方法的绕过性问题,提出了一种基于流量切片的DCC检测方法。该方法首先将实验环境出口流量基于滑动窗口分批,再基于主机端聚合形成流量切片,每个切片包含一个较短时间跨度中归属同一主机的DN... 详细信息

针对dns隐蔽信道(DCC)流量变形策略对现有检测方法的绕过性问题,提出了一种基于流量切片的DCC检测方法。该方法首先将实验环境出口流量基于滑动窗口分批,再基于主机端聚合形成流量切片,每个切片包含一个较短时间跨度中归属同一主机的dns报文与Web报文,再对切片内dns报文的数据量、请求行为、响应行为以及与Web报文的关联行为实施面向DCC检测的特征工程,并在此基础上建立DCC检测模型。对比实验表明,所构建的DCC检测模型在常规DCC流量切片集上检测准确性达到99.83%,误报率仅0.08%,在6类不同流量变形策略的变形DCC流量切片集上有平均95%以上的检出能力,远优于其他检测方案,证明了所提出的方法应对DCC流量变形的有效性。同时,该方法能在主机单个流量切片上对DCC通信作出有效检测,是一种具有良好实时性的检测方法。

关键词： dns隐蔽通道流量变形主机流量切片行为分析

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dns隐蔽通道检测技术研究

DNS隐蔽通道检测技术研究

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作者：陈玲华中科技大学

学位级别：硕士

攻击者很容易利用计算机网络不可或缺的网络基础设施——dns域名系统,构建dns隐蔽通道进行隐蔽通信。恶意利用dns隐蔽通道的攻击行为给企业和个人造成严重的信息安全威胁。当前,dns隐蔽通道检测工具仍停留在实验室阶段,其使用范围大多... 详细信息

攻击者很容易利用计算机网络不可或缺的网络基础设施——dns域名系统,构建dns隐蔽通道进行隐蔽通信。恶意利用dns隐蔽通道的攻击行为给企业和个人造成严重的信息安全威胁。当前,dns隐蔽通道检测工具仍停留在实验室阶段,其使用范围大多是局域网且安装部署复杂。本文旨在设计一个普通用户可以使用的dns隐蔽通道检测系统来保障个人计算机不受dns隐蔽通道威胁。dns隐蔽通道检测系统基于MVC设计模式,包含四个模块。第一,数据收集模块,它独立于检测系统单独运行,监测和收集用户计算机上的dns流量。第二,实时检测模块,使用基于域名的实时检测子模块和基于流量的实时检测子模块协同工作,能显著降低dns隐蔽通道的误检率。第三,离线检测模块,它包括基于域名的离线检测和基于流量的离线检测子模块,通过这两个子模块,分析人员能够复现和分析实时检测模块工作过程,调整实时检测的参数,同时也能为后续研究更优的算法提供支撑。第四,系统中台模块,它提供了用户使用实时和离线检测模块的接口和各种数据管理服务功能,极大方便了系统的管理和扩展。用户无需进行复杂的安装部署,而只需访问系统的WEB接口、运行数据收集程序,就能轻松使用系统进行dns隐蔽通道检测。经过测试,dns隐蔽通道检测系统能够检测出三种已知dns隐蔽通道工具和一种训练时未使用过的dns隐蔽通道。测试显示,系统能在所有被测dns隐蔽通道客户端与服务端建立连接的3秒内迅速检测到其存在,误报率低至0.699%。

关键词： dns域名系统 dns隐蔽通道流处理框架

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基层政府网络dns隐蔽通道数据泄漏随机森林静态检测研究

基层政府网络DNS隐蔽通道数据泄漏随机森林静态检测研究

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作者：林超群华南理工大学

学位级别：硕士

数据泄露时时刻刻在我们身边发生,对我们造成极大的威胁。网络黑产将企业和个人信息以白菜价肆意抛售,2017年五角大楼的资料泄密,十八亿个人信息“裸奔”。dns隐蔽通道是以dns域名系统为载体,利用dns查询或者回应的数据包搭建的隐蔽通道... 详细信息

数据泄露时时刻刻在我们身边发生,对我们造成极大的威胁。网络黑产将企业和个人信息以白菜价肆意抛售,2017年五角大楼的资料泄密,十八亿个人信息“裸奔”。dns隐蔽通道是以dns域名系统为载体,利用dns查询或者回应的数据包搭建的隐蔽通道。dns隐蔽通道是最普遍的数据泄露原因之一,它存在范围广,不易检测,严重威胁网络信息安全。基层政府的网络安全基础设施主要靠常规防火墙,从业人员安全意识淡薄,对隐蔽通道之类的数据泄露问题防范不足。文章针对dns数据包的结构特征,构建数据处理模块和静态检测模块,利用现有的条件对基层政府的网络环境进行分析,从而提高安全性、降低成本。dns隐蔽通道的检测本质是分类或者预测,本文立足基层政府的环境条件,综合考虑前人的研究成果,提出了运用随机森林来检测dns隐蔽通道的静态方法并进行实验,通过提取普通dns流量和实验产生的dns隐蔽通道流量中的dns数据包大小、子域名个数、子域名字字符串长度、域名中二进制数据百分比、域名字符熵、应答段资源记录长度、全部资源记录长度、TTL等四类共8项字段进行静态特征检验分析。实验具体过程与步骤包括:1)使用Map Reduce并行计算方法形成数据预处理模块进行数据向量化、填补空缺值和向量标准化操作,形成特征向量集,然后用随机种子生成训练集和测试集;2)数据预处理完成后,用Bagging方法生成决策树样本子空间,然后基于Map Reduce并行计算生成决策树和构建随机森林分类器并进行训练,形成检测算法。随后对检测算法从特征变量的个数、决策树数量和决策树的生成算法等方面进行调优形成检测模块,检测模块在测试集上的表现为分类精度96.49%,召回率95.39%。为了验证检测模块的效果,文章分析了dns入侵检验(IDS)系统、决策树方法、卷积神经网络、随机森林、贝叶斯分类和逻辑回归的可行性和效果,并引入朴素贝叶斯分类算法和线性逻辑回归算法对数据集进行实验对比研究。本文的创新之处在于:前人关于dns隐蔽通道检测研究主要是在实验室中,实验室的环境中主要考虑分类或者预测的效果,对实际应用的硬件条件、人员素质、运用环境的成本、使用推广等因素比较少考虑;而本文是在基层政府网络环境中,首次运用随机森林方法检测dns隐蔽通道。实验结果表明,随机森林方法在检测dns隐蔽通道的分类性能上表现优秀,且能兼容基层政府网络环境。为了将检测模块用于实践,笔者从工作的科室网络中提取了2000条dns记录,对其进行数据预处理和检测分析,从中检测到了112个疑似dns隐蔽通道记录并提交网络管理员处理。本文提出的基于随机森林的网络dns隐蔽通道静态检测方法及相关算法对相关研究与应用具有较好的参考价值。

关键词： Hadoop 政府网络 dns隐蔽通道随机森林

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基于LSTM和CNN的恶意域名检测方法

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信息与电脑 2019年第18期31卷 56-58页

作者：王堃宇东南大学

笔者利用长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN),以正常域名、不正常域名作为特征进行有监督的dns数据异常检测方法的研究。该方法使用黑白样本集,通过有监督学习方法建立检测模型,实现对正常和不正常域名的二分类检测,主要实现对DN... 详细信息

笔者利用长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN),以正常域名、不正常域名作为特征进行有监督的dns数据异常检测方法的研究。该方法使用黑白样本集,通过有监督学习方法建立检测模型,实现对正常和不正常域名的二分类检测,主要实现对dns隐蔽通道和DGA域名的检测。通过全监督的学习方法,能够识别已知黑样本特征集的异常域名。

关键词： dns隐蔽通道 DGA域名 dns数据特征提取全监督学习

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