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《华中科技大学》 2009年
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主动P2P蠕虫的检测与防御技术研究

张冶江  
【摘要】: 当前,P2P网络的流量已超过互联网带宽的60%,由此带来的安全隐患也与日俱增。主动P2P蠕虫可以通过各种安全漏洞在P2P网络中传播,它通过获取感染节点的邻居信息,对部分或全部邻居发起直接攻击。与随机扫描蠕虫相比,它不需要通过随机生成IP地址进行嗅探以发现目标,也不会产生大量的失败连接,因而传播更快更隐蔽,更难以检测和防御。主动P2P蠕虫已成为制约P2P网络应用发展的严重安全威胁之一。 构建了主动P2P蠕虫传播的离散递归模型(P2P Worm Discrete Recursive Model,PWDRM)。主动P2P蠕虫的传播是一种动态过程,在每个离散的时刻分析节点的状态和行为,归纳相邻时刻感染节点数量之间的关系,从而构建起递归数学模型。该模型引入P2P网络规模、节点在线概率、节点感染概率和节点拓扑度等P2P网络参数,以及攻击速率和hit-list规模等蠕虫参数。特别考虑了拓扑类型、节点平均拓扑度、无结构P2P网络的幂律指数、感染策略、hit-list拓扑度、邻居节点选择策略等对主动P2P蠕虫传播的影响。仿真表明该模型能有效描述主动P2P蠕虫在无结构P2P网络和结构化P2P网络中的传播现象,比现有的拓扑型传染病微分模型更能真实反映主动P2P蠕虫的传播。 提出了基于网络、利用应用层知识的主动P2P蠕虫检测方法。1)基于连接变化点的检测方法(Connection Change-point based Detection,CCD)。使用随机序列表示拥有不同“源-目”对的连接总数,应用序列变化检测理论对数据流进行统计检测。2)基于异常多播特征的检测方法(Abnormal Multicast based Detection,AMD)。构建主动P2P蠕虫的多播树,将它的传播视为泊松过程,并检测其可能出现的异常多播现象以发现蠕虫。另外,该方法还可通过阻塞感染节点的蠕虫多播行为,实现对主动P2P蠕虫的防御。仿真表明上述方法能够在较短的时间内发现主动P2P蠕虫,并遏制它的传播。 提出了主动P2P蠕虫的防御策略、防御方法,以及防御系统框架。1)选择性静态免疫方法(Selective Static Immunization,SSI)。通过对部分节点实施静态免疫,以减缓或遏制主动P2P蠕虫的传播速度。2)基于关键节点的本地隔离方法(Key Nodebased Local Containment,KNLC)。利用多层k路分区算法将P2P网络划分为大小基本相同的若干区域,通过对关键(蠕虫在不同区域之间传播必须经过的)节点进行免疫,蠕虫的传播将被限制在这些区域内,从而实现了与其它区域的隔离。另外,关键节点选择算法还可以作为选择性静态免疫节点的依据。3)基于连通控制集的动态免疫方法(Connected Dominating Set based Dynamic Imunization,CDSDI)。构建P2P网络的连通控制集,将疫苗推送至其中部分节点,在P2P网络中快速分发。仿真表明:通过采取合适的节点选择策略,SSI对于无结构P2P网络相当有效;KNLC和CDSDI的性能优于基准方法,它们对于P2P网络拓扑变化的容忍度也较高。4)设计了主动P2P蠕虫防御系统框架。该系统由安全服务器、志愿关键节点和连通控制集节点构成,在静态免疫的志愿关键节点上部署蠕虫检测组件,由安全服务器根据检测报告生成疫苗,并推送至连通控制集志愿节点,再由它分发至普通节点,从而实现对主动P2P蠕虫的系统防御。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP393.08

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