تشخیص شبکه بات نظیربه نظیر با استفاده از روش یادگیری عمیق

یک شبکه بات، شبکه ای از رایانه های آلوده و دستگاه های هوشمند بر روی اینترنت است که توسط مدیر بات بد افزار از راه دور کنترل می شود تا فعالیت های بدخواهانه مختلفی نظیر اجرای حملات منع خدمات، ارسال هرزنامه، سرقت کلیک و غیره را انجام دهند. زمانی که مدیربات با بات های خود ارتباط برقرار می کند، ترافیکی تولید می کند که تجزیه و تحلیل این ترافیک برای شناسایی ترافیک شبکه بات می تواند یکی از عوامل تاثیر گذار برای سامانه های تشخیص نفوذ باشد. در این مقاله، روش یادگیری عمیق با حافظه کوتاه مدت ماندگار (LSTM) جهت طبقه بندی فعالیت های شبکه بات نظیر به نظیر پیشنهاد می شود. رویکرد پیشنهادی بر اساس ویژگی های بسته های پروتکل کنترل انتقال بوده و کارایی روش با استفاده از دو مجموعه داده ISCX و ISOT ارزیابی می شود. نتایج آزمایش های انجام یافته، توانایی بالای رویکرد پیشنهادی برای شناسایی فعالیت های شبکه بات نظیر به نظیر را بر اساس معیارهای ارزیابی نشان می دهد. روش پیشنهادی نرخ دقت 65/99 درصد، نرخ صحت 32/96 درصد و نرخ بازخوانی 63/99 درصد را با نرخ مثبت کاذب برابر 67/0 ارایه می کند.