Sistemas de detecção de botnets : uma análise comparativa

Abstract

Com o rápido crescimento do número de dispositivos conectados à internet, cada vez mais as botnets representam um grande perigo para a segurança das informações e para o funcionamento legítimo de serviços e aplicações em nuvem. Se faz necessário o estudo de formas para detecção automática de uma ou várias botnets por meio da observação das informações referentes ao tráfego de rede. Na literatura, é possível encontrar diferentes métodos de análise e detecção de bots utilizando aprendizado de máquina. Nestet rabalho, foi realizado um estudo de comparação entre a análise por meio de features de fluxos de rede e por meio de features de grafos através de algoritmos de redes neurais e SOM (self-organizing maps). OsdatasetsCTU-13, CIC 2017 e CIC 2018 são conjuntos de dados disponíveis publicamente com as características desejáveis para este tipo de análise e, por isso, foram utilizados para treinamento e teste dos modelos construídos. Os resultados mostram que a análise do tráfego de rede por meio de grafos proporciona uma melhor qualidade na classificação dos bots e uma menor dependência das características específicas de cada tipo de botnet.