基于集成学习的僵尸网络在线检测方法
Online botnet detection method based on ensemble learning
北京交通大学 电子信息工程学院, 北京 100044
摘要
针对现有的僵尸网络研究工作所检测的僵尸网络生命周期的阶段较为单一的问题，提出基于集成学习的僵尸网络在线检测方法。首先，细粒度地标记僵尸网络多个阶段的流量，生成僵尸网络数据集；其次，结合多种特征选择算法生成包含23个特征的重要特征集和包含28个特征的次重要特征集，基于Stacking集成学习技术集成多种深度学习模型，并针对不同的初级分类器提供不同的输入特征集，得到僵尸网络在线检测模型；最后，将僵尸网络在线检测模型部署在网络入口处在线检测多种僵尸网络。实验表明，所提基于集成学习的僵尸网络在线检测方法能够有效地检测出多个阶段的僵尸网络流量，恶意流量检测率可达96.47%。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2018YFA0701604)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0599
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 1845-1851
文章编号: 1001-3695(2022)06-042-1845-07
发布历史
[2022-01-10] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
沈琦, 涂哲, 李坤, 等. 基于集成学习的僵尸网络在线检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1845-1851. (Shen Qi, Tu Zhe, Li Kun, et al. Online botnet detection method based on ensemble learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1845-1851. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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