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Enhanced Peer-to-Peer Botnet Detection Using Differential Evolution for Optimized Feature Selection
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AI
DOI：10.3390-fi17060247.png)
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摘要
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随着网络犯罪的日益普遍，僵尸网络已成为一个重大威胁，每年不断渗透越来越多的合法计算机。僵尸网络攻击给组织、教育机构和个体带来的挑战包括分布式拒绝服务（DDoS）攻击、网络钓鱼攻击和勒索攻击，垃圾邮件的生成以及身份盗窃。僵尸网络的隐蔽性，其特征在于网络结构、攻击方法和数据传输模式的持续变化，给其检测带来了日益增长的困难。本文介绍了一种缓解僵尸网络威胁的创新策略。采用差分进化算法，我们提出了一种特征选择方法，以增强在动态网络威胁中区分点对点（P2P）僵尸网络流量的能力。差分进化是一种基于种群的元启发式技术，由于其快速收敛和少量控制参数的使用，可应用于非线性和非可微优化问题。此外，还采用了一种集成学习算法来支持并增强检测阶段，为现代P2P僵尸网络动态和复杂特性提供稳健防御。结果表明，我们的模型达到99.99%的准确率、99.49%的精确率、98.98%的召回率和99.23%的F1分数，优于现有的P2P检测方法。
Keyword:
botnet detection
differential evolution
feature selection
ensemble learning
P2P botnets
期刊
IF:
3.6
论文数:
1.3K
被引数:
6.5K
机构
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