Данная работа посвящена исследованию и поиску решения проблемы обнаружения бот-сетей в сети Интернет. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Изучение возможностей существующих методов обнаружения бот-сетей. 2. Проведение анализа применимости систем-приманок для обнаружения бот-сетей. 3. Определение свойств приманки необходимых для максимальной эффективности обнаружения бот-сетей. 4. Разработка и тестирование прототипа системы приманки для обнаружения бот-сетей. 5. Построение модели многоагентной системы обнаружения бот-сетей. В качестве решения проблемы использовались системы-приманки, позволяющие собирать сигнатуры ранее неизвестных бот-сетей. После разработки системы-приманки, она была протестирована, результаты тестирования показали, что решение имеет свои недостатки и для их устранения требуется разработка многоагентной системы обнаружения бот-сетей. Построена модель многоагентной системы. Проведена специализация систем приманок для обнаружения неизвестных бот-сетей в сети Интернет.

This work is devoted to the study and search for a solution to the problem of detecting botnets on the Internet. Tasks solved during the study: 1. Exploring the possibilities of existing botnet detection methods. 2. An analysis of the applicability of honeypot systems for detecting botnets. 3. Determination of the properties of the honeypot necessary for maximum detection efficiency of botnets. 4. Development and testing of a prototype honeypot system for detecting botnets. 5. Building a model of a multi-agent system for detecting botnets. As a solution to the problem, honeypots were used to collect signatures of previously unknown botnets. After development and testing of the honeypot system, the results showed that the solution has its drawbacks and the development of a multi-agent botnet detection system is required to eliminate them. A model of a multi-agent system is built. The specialization of honeypot systems for detecting unknown botnets on the Internet.

• 1062ced7581cff3e9f32bdcf2db985fbf9eea46b7dfa46f8e29ea2bf93f05689.pdf
  • 476844048275729f106700c2ce4f6d542f04b85b906d1277b41dd674fee84068.pdf
• 1062ced7581cff3e9f32bdcf2db985fbf9eea46b7dfa46f8e29ea2bf93f05689.pdf
• 1062ced7581cff3e9f32bdcf2db985fbf9eea46b7dfa46f8e29ea2bf93f05689.pdf
  • 476844048275729f106700c2ce4f6d542f04b85b906d1277b41dd674fee84068.pdf