Deep Learning Techniques to Detect Botnet
DOI:
https://doi.org/10.54654/isj.v1i15.846Keywords:
deep learning, BoTShark-SA, BoTShark-CNN, botnetTóm tắt
Abstract— Over the past time, the world has
witnessed an unprecedented explosion of Deep
Learning. Besides thedevelopment of Information
Technology, security and safety threats are also
increasing, one of which is the Botnet network.
Botnet network is increasingly complex and difficult
to detect, and traditional techniques are no longer
effective, so one of the urgent problems today is to
find an effective solution to detecting botnets [2].
Based on the characteristics of deep learning such
as scalability, performance, execution time,
interpretability, etc., therefore, in this paper, the
author proposes to use deep learning techniques to
detect Botnet networks.
Tóm tắt— Thời gian qua, thế giới chứng kiến sự
bùng nổ một cách mạnh mẽ chưa từng có của Deep
Learning. Bên cạnh sự phát triển của Công nghệ
thông tin, các mối đe doạ về an ninh, an toàn cũng
ngày càng tăng lên, một trong những mối đe doạ đó
chính là mạng Botnet. Mạng Botnet ngày càng phức
tạp và khó phát hiện, các kỹ thuật truyền thống
không còn phát huy được nhiều tác dụng, vì vậy một
trong những vấn đề cấp thiết hiện nay đó là tìm ra
được một giải pháp thật hiệu quả trong phát hiện
mạng Botnet [2]. Dựa trên những đặc điểm của học
sâu như: khả năng mở rộng hiệu suất, thời gian thực
hiện, khả năng diễn giải… do đó, trong bài báo này,
tác giả đề xuất sử dụng kỹ thuật học sâu để phát hiện
mạng Botnet.
Downloads
References
Đoàn Xuân Dũng, "Tóm tắt văn bản sử dụng các kỹ
thuật trong Deep Learning", Luận văn ThS. Máy tính:
, 2018: 30-40.
Hoàng Xuân Dậu, Nguyễn Trọng Hưng và Ninh Thị
Thu Trang "Phát hiện botnet dựa trênhọc máy sử dụng
dữ liệu truy vấn DNS: Phân tích ảnh hưởng của các
đặc trưng huấn luyện", Hội thảo quốc gia lần thứ XXII
Công nghệ thông tin và truyền thông. Thái Bình, 28-
/6/2019: 20-30; 100-120.
Trần Thị Hằng, “Nghiên cứu tìm hiểu thực trạng về
an ninh mạng và biện pháp khắc phục”. Đại học Dân
lập Hải Phòng, 2016:30-40.
Abu Rajab, M., Zarfoss, J., Monrose, F., &Terzis, A
“A multifaceted approach to understanding the
botnet phenomenon.” Hội thảo ACM SIGCOMM
lần thứ 6 về Internet Measurement, 08/2006: 41- 52.
Banday, M. Tariq, Jameel A. Qadri, and Nisar A.
Shah, “Study of Botnets and their threats to Internet
Security”, University of Kashmir, 06/05/2009: 9-24.
Kronotis, Nickolaos “Towards the development of
realistic botnet dataset in the internet of things for
network forensic analytics: Bot-iot dataset”. Future
Generation Computer Systems, University of New
South Wales Canberra, Australia, 2019: 779-796.
LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton,
“Deep Learning”, Nature, 2015: 436-444.
Nogueira, António, Paulo Salvador, and Fábio
Blessa, "A botnet detection system based on neural
networks", Hội thảo quốc tế về điện tử truyền thông
lần thứ 5, Piscataway, New Jersey, 2010: 57-62.
Wang, Jing, and Ioannis Ch Paschalidis, "Botnet
detection based on anomaly and community
detection", IEEE Transactions on Control of
Network Systems, 2016 4(2): 50-60, 2016.
Downloads
Abstract views: 0 / PDF downloads: 0
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Proposed Policy for Journals That Offer Open Access
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Proposed Policy for Journals That Offer Delayed Open Access
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication, with the work [SPECIFY PERIOD OF TIME] after publication simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).