Sybil attacks as a mitigation strategy against the Storm botnet
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Storm botnet is one of the most sophisticated botnet active today, used for a variety of illicit activities. A key requirement for these activities is the ability by the botnet operators to transmit commands to the bots, or at least to the various segmented portions of the botnet. Disrupting these command and control (C&C) channels therefore becomes an attractive avenue to reducing botnets effectiveness and efficiency. Since the command and control infrastructure of Storm is based on peer-to-peer (P2P) networks, previous work has explored the use of index poisoning, a disruption method developed for file-sharing P2P networks, where the network is inundated with false information about the location of files. In contrast, in this paper we explore the feasibility of Sybil attacks as a mitigation strategy against Storm. The aim here is to infiltrate the botnet with large number of fake nodes (sybils), that seek to disrupt the communication between the bots by inserting themselves in the peer lists of ldquoregularrdquo bots, and eventually re-reroute or disrupt ldquorealrdquo C&C traffic. An important difference with index poisoning attacks is that sybil nodes must remain active and participate in the underlying P2P protocols, in order to remain in the peer list of regular bot nodes. However, they do not have to respond to the botmasterpsilas commands and participate into illicit activities. First, we outline a methodology for mounting practical Sybil attacks on the Storm botnet. Then, we describe our simulation studies, which provide some insights regarding the number of sybils necessary to achieve the desired level of disruption, with respect to the net growth rate of the botnet. We also explore how certain parameters such as the duration of the Sybil attack, and botnet design choices such as the size of a botpsilas peer list, affect the effectiveness of the attack.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle