Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Identifiering och analys av botnät med hjälp av aktiva säkerhetssystem
Blekinge Institute of Technology, School of Computing.
Blekinge Institute of Technology, School of Computing.
2012 (English)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor)Student thesisAlternative title
Identification and analysis of botnets with the help of active security systems (Swedish)
Abstract [en]

Botnät är idag ett växande hot mot IT-säkerhet. Myndigheter, företag och stora organisationer utsätts dagligen för olika typer av attacker orsakade av botnät och rapporter i media redogör för endast en bråkdel av incidenter som inträffar på Internet. Säkerhetsföretag uppskattar att miljoner av datorer ingår idag i ett eller flera botnät. Bekämpningen av botnät är en komplicerad uppgift på grund av botnätens omfattning och komplexitet. Första steget i processen är identifiering och analys av sådana nätverk. I detta syfte har olika system skapats och s.k. \emph{honeypot}-system är några av dem. \emph{Honeypots} simulerar sårbarheter i nätverkstjänster och samlar in information om intrångsförsök utförda mot dessa tjänster. Honeypot-system har visat sig vara effektiva verktyg särskilt när det gäller detektering av attacker och insamling av data. Sådana lösningar har stor potential och kan utvecklas till att bli ännu mer produktiva genom att tillsammans med externa säkerhetstjänster utföra aktiva analyser av insamlad data om botnätsanslutna enheter. Det här arbetet fokuserar just på tjänster och system som kan användas för att identifiera och analysera botnät för att ta reda på vilken data är möjlig att samla in. På en relativt kort tid lyckades vi registrera över 1 miljon anslutningar från 6757 unika IP-adresser till vår honeypot och på så sätt har vi visat att även med små resurser och enbart fritt tillgänglig programvara och webbtjänster kan man identifiera och kartlägga botnät. Conficker har visat sig vara det mest dominanta botnätet och informationen som vi har lyckats samla in var i hög grad relaterad till attackerna från det botnätverket. Detta resulterade i att nästan all insamlad data var ganska ensidig då en viss typ av malware, vissa nätverkstjänster och några specifika länder var gravt överrepresenterade.

Place, publisher, year, edition, pages
2012. , 59 p.
Keyword [en]
botnät, honeypot, sandbox
National Category
Computer Science
Identifiers
URN: urn:nbn:se:bth-4097Local ID: oai:bth.se:arkivex6A16CE7C913BBB6FC1257A36006D2BA4OAI: oai:DiVA.org:bth-4097DiVA: diva2:831419
Uppsok
Technology
Supervisors
Available from: 2015-04-22 Created: 2012-07-09 Last updated: 2015-06-30Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(726 kB)38 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 726 kBChecksum SHA-512
6301e954c0ddb1770894c83661e8cc593f48805a85d51297001c3ad56c26106a0e134aabcc02e043f5d1ccbb1291a9d10106f92f4bfabc06c44e11b5d93612c4
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Computing
Computer Science

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 38 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

Total: 175 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf