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| 編輯推薦： |
1. 讲解僵尸网络检测的原理和方法，并设计了可理解、可复现的过程。
2.讲解如何应用知识图谱、反馈学习、图神经网络、生成式对抗
网络等前沿技术，提高僵尸网络检测的精度与告警能力。
3. 体现僵尸网络检测方法与技术的研究成果。
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| 內容簡介： |
本书从原理、方法和实践应用三个角度出发，分别介绍了基于FastFlux与DNS失效特征、基于DGA恶意域名、基于DNS隐蔽隧道、基于深度学习特征的僵尸网络检测，以及针对僵尸网络的追踪溯源。本书还详细介绍了如何将知识图谱、反馈学习、图神经网络、生成式对抗网络等前沿技术应用于僵尸网络检测，进一步提高检测精度与告警能力。
本书可作为高等院校网络空间安全、信息安全、计算机、电子信息等专业的教材，也可作为研究所、IT公司中僵尸网络研究者的参考书。
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| 目錄：
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第1章僵尸网络
1.1僵尸网络简介
1.1.1僵尸网络的组成
1.1.2僵尸网络的分类
1.2僵尸网络的特征
1.2.1僵尸网络的结构
1.2.2僵尸网络的生命周期
1.2.3僵尸网络C&C信道特征
1.2.4僵尸网络恶意行为特征
1.2.5僵尸网络跳板特征
1.3传统的僵尸网络检测技术
1.3.1网络入侵检测系统
1.3.2Snort简介
小结
参考文献
第2章基于僵尸网络DNS行为的检测原理
2.1域名系统
2.1.1域命名空间
2.1.2域名服务器
2.1.3DNS报文格式
2.1.4资源记录
2.2早期僵尸网络的DNS应用
2.3逐步演变的FastFlux技术
2.4域名生成算法
2.4.1DGA工作原理
2.4.2DGA域名生成方法
2.4.3DGA域名种子分类
2.5DNS隧道
小结
参考文献
第3章基于FastFlux和DNS失效的检测方法与实践
3.1检测僵尸网络的FastFlux服务
3.1.1FastFlux服务网络
3.1.2FastFlux域名特征
3.1.3检测算法
3.1.4跟踪探测与可疑域名确定
3.1.5系统实现
3.1.6实践效果评估
3.2检测僵尸网络的DNS失效特征
3.2.1DNS失效原因
3.2.2DNS失效分类
3.2.3恶意软件域名请求特征
3.2.4流量预过滤
3.2.5请求序列分析
3.2.6C&C域名检测
3.2.7实践效果评估
小结
参考文献
Botnet检测原理、方法与实践
目录
第4章僵尸网络DGA域名检测方法与实践
4.1基于DNS图挖掘的恶意域名检测
4.1.1DNS图的定义
4.1.2挖掘算法
4.1.3算法应用
4.1.4算法实现
4.1.5实践效果评估
4.2基于知识图谱的DGA恶意域名检测
4.2.1DNS知识图谱
4.2.2恶意域名检测模型
4.2.3模型泛化
4.2.4实践效果评估
4.3基于图网络的词典型DGA检测
4.3.1算法框架
4.3.2词典型域名构图算法
4.3.3DGA域名生成词典挖掘算法
4.3.4实践效果评估
4.4基于反馈学习的DGA恶意域名在线检测
4.4.1SVM与支持向量
4.4.2FSVM学习算法
4.4.3算法应用
4.4.4实践效果评估
小结
参考文献
第5章僵尸网络DNS隐蔽隧道检测方法与实践
5.1基于机器学习的检测方法
5.1.1DNS隐蔽通道分析
5.1.2数据特征提取
5.1.3检测算法
5.1.4实践效果评估
5.2基于时序特征的检测方法
5.2.1基于自编码器的异常检测
5.2.2特征提取
5.2.3检测算法
5.2.4网络参数调优
5.2.5实践效果评估
小结
参考文献
第6章基于深度学习的僵尸网络检测方法与实践
6.1深度学习介绍
6.1.1深度学习基本原理
6.1.2深度学习与僵尸网络
6.2基于时空特征深度学习的僵尸网络检测
6.2.1基于ResNet的僵尸网络检测技术研究
6.2.2基于BiLSTM的僵尸网络检测技术研究
6.2.3基于时空特征相结合的僵尸网络检测技术研究
6.3基于生成式对抗网络的僵尸网络检测技术研究
6.3.1生成式对抗网络
6.3.2基于空间维度生成式对抗网络的僵尸网络检测技术
6.3.3基于时间维度生成式对抗网络的僵尸网络检测技术
小结
参考文献
第7章僵尸网络追踪溯源方法与实践
7.1基于流量水印的僵尸网络跳板追踪
7.1.1僵尸网络跳板
7.1.2流量水印
7.1.3流量水印系统设计
7.1.4实践效果评估
7.2基于定位文档的僵尸网络攻击者追踪
7.2.1定位文档系统设计
7.2.2定位文档生成模块
7.2.3定位文档检测模块
7.2.4实践效果评估
7.3基于蜜罐的僵尸网络追踪
7.3.1蜜罐系统结构
7.3.2协议模拟模块设计
7.3.3追踪模块设计
7.3.4日志模块设计及生成
7.3.5实践效果评估
7.3.6蜜罐日志分析
小结
参考文献
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| 內容試閱：
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僵尸网络(Botnet)作为近年崛起的新兴恶意软件，由于其传播快、危害大、影响范围广等特点，已经严重威胁到互联网的生态环境以及国家网络空间安全，因此如何检测与追踪僵尸网络是网络安全领域的重要研究内容之一。从僵尸网络的生命周期来看，可以分为初次感染、二次注入、C&C通信、实施恶意行为、控制维持五个阶段，根据每个阶段的不同特点，可以设计多种检测与溯源方法。良好的僵尸网络检测能力可以有效提高网络空间的安全性，减少重要网络资源被攻击者侵占的可能性。
本书在介绍僵尸网络概念、特点以及一些僵尸网络常用的隐蔽通信技术的基础上，侧重介绍作者近十年的研究成果。本书从僵尸网络检测的原理、方法以及如何进行实践应用三个角度出发，分别介绍了基于FastFlux与DNS失效特征、基于DGA恶意域名、基于DNS隐蔽隧道、基于深度学习特征的僵尸网络检测，以及针对僵尸网络的追踪溯源。本书还详细介绍了如何将知识图谱、反馈学习、图神经网络、生成式对抗网络等前沿技术应用于僵尸网络检测，进一步提高检测精度与告警能力。
本书在注重介绍僵尸网络检测的原理与方法的同时，也提供了一些可理解、可复现的实验过程，力求让读者易读、易懂，在学习了本书以后，可以掌握僵尸网络检测领域的常用实验方法，能更快地从事僵尸网络相关研究。
本书既可作为高等院校网络空间安全、信息安全、计算机、电子信息等专业的教材，也可作为研究所、IT公司中僵尸网络研究者的参考书。
本书成果与写作过程得到了国家重点研发计划(2017YFB0802300，2018YFB0803503，2020YFB1807500)的持续资助和国家自然科学基金重点项目(61831007)的资助，在此表示衷心的感谢。
本书由邹福泰、易平、章思宇及胡煜宗合著，由邹福泰统稿和审定。由于时间仓促，作者水平有限，书中欠妥和纰漏之处在所难免，恳请读者和同行不吝指正。
邹福泰
2022年12月于上海交通大学
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