基于关联关系和MapReduce的僵尸网络检测

摘要：

现有僵尸网络检测方法的计算量较大，导致检测效率低，而云计算的强大数据处理和分析能力为僵尸网络的检测提供了新的思路和解决方案。为此，设计并实现一种基于MapReduce模型的并行僵尸网络检测算法，基于云协同和流间关联关系对僵尸网络进行检测。提取流间关联关系，将具有关联关系的流聚集到同一个集合中，计算主机的分数，若分数大于阈值则判断为可疑的僵尸主机。实验结果表明，该算法对 P2P僵尸网络的检测率能够达到90%以上，误报率控制在4%以下，并且随着云服务器端计算节点的增多，其处理云客户端上传数据及检测僵尸网络的效率更高。

关键词：僵尸网络、云计算、关联关系、MapReduce模型、Hadoop云平台

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划基金资助项目2012BAF12B00；天津市重点基金资助项目11JCZDJC28100,12ZCDZGX46700。

在线出版日期：2014-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：115-119