Botnet C&C Traffic and Flow Lifespans Using Survival Analysis
Loading...
Date
2017-03-27
ORCID
Advisor
Referee
Mark
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
International Science and Engineering Society, o.s.
Altmetrics
Abstract
This paper addresses the issue of detecting unwanted traffic in data networks, namely the detection of botnet networks. In this paper, we focused on a time behavioral analysis, more specifically said – lifespans of a simulated botnet network traffic, collected and discovered from NetFlow messages, and also of real botnet communication of a malware. As a method we chose survival analysis and for rigorous testing of differences Mantel–Cox test. Lifespans of those referred traffics are discovered and calculated by lifelines using Python language.
Based on our research we have figured out a possibility to distinguish the individual lifespans of C&C communications that are identical to each other by using survival projection curves, although it occurred in a different time course.
Tento dokument řeší problém detekce nežádoucích dat v datových sítích, zejména zjištění botnet sítě. Tento článek se zaměřuje na časovou behaviorální analýzy, konkrétně řečeno – životnost simulovaného botnet síťového přenosu, shromážděn pomocí NetFlow zpráv. Dále je také zaměřen na komunikaci skutečné botnet sítě. Jako metodu jsme zvolili analýzu přežití a testování rozdílů pomocí Mantel-Cox testu. Životnost těchto uvedených síťových provozů je zkoumána pomocí balíčku lifelines jazyka Python. Na základě našeho výzkumu jsme zjistili možnost rozlišovat jednotlivé životnosti C&C komunikace, které jsou navzájem shodné, a to pomocí projekce křivky přežití, i když k ní došlo v jiném časovém průběhu.
Tento dokument řeší problém detekce nežádoucích dat v datových sítích, zejména zjištění botnet sítě. Tento článek se zaměřuje na časovou behaviorální analýzy, konkrétně řečeno – životnost simulovaného botnet síťového přenosu, shromážděn pomocí NetFlow zpráv. Dále je také zaměřen na komunikaci skutečné botnet sítě. Jako metodu jsme zvolili analýzu přežití a testování rozdílů pomocí Mantel-Cox testu. Životnost těchto uvedených síťových provozů je zkoumána pomocí balíčku lifelines jazyka Python. Na základě našeho výzkumu jsme zjistili možnost rozlišovat jednotlivé životnosti C&C komunikace, které jsou navzájem shodné, a to pomocí projekce křivky přežití, i když k ní došlo v jiném časovém průběhu.
Description
Citation
International Journal of Advances in Telecommunications, Electrotechnics, Signals and Systems. 2017, vol. 6, issue 1, p. 38-44.
http://ijates.org/index.php/ijates/article/view/205
http://ijates.org/index.php/ijates/article/view/205
Document type
Peer-reviewed
Document version
Published version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Comittee
Date of acceptance
Defence
Result of defence
Document licence
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/