【摘 要】
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勒索软件、僵尸网络等越来越多地采用加密C&C通信,但现有流量识别方法不能有效识别此类加密通信。分析正常浏览类和C&C通信的https通信过程,发现了恶意软件一次C&C通信的服务
【基金项目】
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赛尔网络下一代互联网技术创新项目NGII20160606
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勒索软件、僵尸网络等越来越多地采用加密C&C通信,但现有流量识别方法不能有效识别此类加密通信。分析正常浏览类和C&C通信的https通信过程,发现了恶意软件一次C&C通信的服务器独立性特征,提出了https通信的序列建模。针对加密通信的特点,提出了密文十六进制字符的向量表示方法,实现加密流量的向量化表示;并采用多窗口卷积神经网络(CNN)提取C&C加密通信特有的模式特征,实现加密C&C通信数据流的识别分类。实验结果表明,该方法识别恶意软件的加密C&C流量准确率达91.07%。
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