Resumen

Con la continua evolucin de Internet, as como el desarrollo de la Internet de los objetos, los terminales inteligentes, las plataformas en la nube y las plataformas sociales, las redes de bots muestran las caractersticas de diversificacin de plataformas, ocultacin de comunicaciones e inteligencia de control. Este estudio analiza y compara los esfuerzos ms importantes en el rea de la deteccin de botnets en los ltimos aos. Estudia las caractersticas del mecanismo de la arquitectura, el ciclo de vida y el canal de mando y control de las redes de bots y ofrece una clasificacin de las tcnicas de deteccin de redes de bots. Se centra en la aplicacin de tecnologas avanzadas como el aprendizaje profundo, la red compleja, la inteligencia de enjambre, la defensa de objetivos mviles (MTD) y la red definida por software (SDN) para la deteccin de botnets. A partir de las cuatro dimensiones de servicio, inteligencia, colaboracin y asistente, se propone un sistema comn de evaluacin de deteccin de bots (CBDES), que define un nuevo estndar global de medicin de capacidades. Combinando puntuaciones de expertos y ponderaciones objetivas, se propone una evaluacin cuantitativa y se ofrece una representacin visual de los mtodos tpicos de deteccin. Por ltimo, se resumen los retos y las tendencias futuras en el campo de la deteccin de botnets.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Internet; Botnets; Técnicas de detección; Aprendizaje profundo; Inteligencia de enjambre; Defensa contra objetivos móviles.
• Keywords:Internet; Botnets; Detection techniques; Deep learning; Swarm intelligence; Moving target defense