Sybil attacks as a mitigation strategy against the Storm botnet
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».