論文の概要: Deep fused flow and topology features for botnet detection basing on pretrained GCN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10583v4
- Date: Mon, 25 Mar 2024 03:05:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 03:28:06.458716
- Title: Deep fused flow and topology features for botnet detection basing on pretrained GCN
- Title（参考訳）: 事前訓練GCNを用いたボットネット検出のための深部溶融流とトポロジー特性
- Authors: Meng Xiaoyuan, Lang bo, Yanxi Liu, Yuhao Yan,
- Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いてフロー特徴とトポロジー特徴を融合するボットネット検出モデルを提案する。
我々の手法では、C2ボットネットでは92.90%、F1スコアは92.76%、リコールレートは94.66%、F1スコアは92.35%である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3436632098950456
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Nowadays, botnets have become one of the major threats to cyber security. The characteristics of botnets are mainly reflected in bots network behavior and their intercommunication relationships. Existing botnet detection methods use flow features or topology features individually, which overlook the other type of feature. This affects model performance. In this paper, we propose a botnet detection model which uses graph convolutional network (GCN) to deeply fuse flow features and topology features for the first time. We construct communication graphs from network traffic and represent nodes with flow features. Due to the imbalance of existing public traffic flow datasets, it is impossible to train a GCN model on these datasets. Therefore, we use a balanced public communication graph dataset to pretrain a GCN model, thereby guaranteeing its capacity for identify topology features. We then feed the communication graph with flow features into the pretrained GCN. The output from the last hidden layer is treated as the fusion of flow and topology features. Additionally, by adjusting the number of layers in the GCN network, the model can effectively detect botnets under both C2 and P2P structures. Validated on the public ISCX2014 dataset, our approach achieves a remarkable recall rate 92.90% and F1-score 92.76% for C2 botnets, alongside recall rate 94.66% and F1-score of 92.35% for P2P botnets. These results not only demonstrate the effectiveness of our method, but also outperform the performance of the currently leading detection models.
- Abstract（参考訳）: 今日では、ボットネットはサイバーセキュリティに対する大きな脅威の1つになっている。
ボットネットの特徴は主にボットネットワークの行動と通信関係に反映される。
既存のボットネット検出方法はフロー機能やトポロジ機能を個別に使用しており、他のタイプの機能を見落としている。
これはモデルパフォーマンスに影響する。
本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いて,フロー特徴とトポロジー特徴を深く融合させるボットネット検出モデルを提案する。
ネットワークトラフィックから通信グラフを構築し,フロー特徴を持つノードを表現する。
既存のパブリックトラフィックフローデータセットの不均衡のため、これらのデータセット上でGCNモデルをトレーニングすることは不可能である。
したがって、バランスの取れた公開通信グラフデータセットを用いてGCNモデルを事前訓練し、トポロジの特徴を特定する能力を保証する。
次に、事前訓練されたGCNへのフロー特徴を持つ通信グラフをフィードする。
最後の隠れ層からの出力は、フローとトポロジーの特徴の融合として扱われる。
さらに、GCNネットワーク内のレイヤ数を調整することで、C2とP2Pの両方の構造下でボットネットを効果的に検出できる。
ISCX2014データセットで検証された我々の手法は、C2ボットネットでは92.90%、F1スコアでは92.76%、P2Pボットネットでは94.66%、F1スコアでは92.35%である。
これらの結果は,本手法の有効性を実証するだけでなく,現在主流となっている検出モデルの性能も向上させる。
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