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IoT僵尸网络通信行为与异常检测

📚 共计 30 章节

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僵尸网络概述

什么是僵尸网络、僵尸网络的危害、典型生命周期：感染、潜伏、通信、攻击。

基础生命周期

网络流量基础

TCP/IP协议栈回顾、五元组概念、流量采集方法：NetFlow、sFlow、PCAP。

流量特征提取

统计特征（包长、间隔、速率）、协议特征（HTTP、DNS、IRC）、行为特征（周期性、心跳包）。

特征工程统计

DNS行为分析

DNS隧道检测、DGA域名识别、异常DNS请求频率分析。

HTTP/HTTPS行为分析

C2通信模式识别、User-Agent异常检测、请求路径与参数分析。

IRC与P2P协议分析

IRC频道特征、P2P僵尸网络拓扑发现、混合协议识别。

时间序列分析

周期性通信检测、时间窗口滑动分析、自相关函数应用。

机器学习基础

监督学习与无监督学习、特征工程、模型评估指标：准确率、召回率、F1-score。

聚类算法应用

K-Means聚类、DBSCAN密度聚类、孤立森林异常检测。

聚类异常检测

分类算法应用

决策树、随机森林、支持向量机（SVM）在僵尸检测中的应用。

深度学习入门

神经网络基础、CNN在流量分类中的应用、LSTM用于时序行为建模。

深度学习CNN

流量可视化技术

时序图、散点图、热力图、网络拓扑图在分析中的使用。

可视化图表

威胁情报集成

开源情报（OSINT）、威胁情报源（VirusTotal、AlienVault）、IOC提取与匹配。

威胁情报OSINT

蜜罐原理、低交互与高交互蜜罐、蜜罐日志分析。

恶意样本动态分析、网络行为捕获、沙箱逃逸识别。

沙箱动态分析

日志分析基础

Windows事件日志、Syslog、Web服务器日志分析。

ELK栈搭建、告警规则编写、关联分析。

PCAP分析工具（Wireshark、TShark）、流量回放、证据链构建。

加密流量分析

TLS握手特征、证书异常检测、JA3指纹识别。

隐蔽信道检测

时间隐蔽信道、存储隐蔽信道、协议隐蔽信道。

隐蔽信道检测

横向移动检测

内网扫描行为、异常RDP/SSH连接、凭据窃取迹象。

横向移动内网

数据外泄检测

大流量传输、DNS TXT记录外泄、HTTP POST异常。

IoT僵尸网络

Mirai变种分析、Telnet/SSH暴力破解、物联网协议分析。

云环境僵尸检测

虚拟网络流量分析、云API异常调用、容器逃逸行为。

云安全容器

实战案例一：Mirai

Mirai僵尸网络分析——从感染到DDoS攻击全链路复盘。

实战案例二：TrickBot

TrickBot僵尸网络分析——模块化木马与C2通信解密。

实战案例三：Emotet

Emotet僵尸网络分析——恶意文档传播与邮件流量特征。

自动化检测系统设计

数据管道构建、实时检测引擎、告警响应流程。

自动化系统

对抗与反制

僵尸网络加密升级、域生成算法对抗、模型逃逸攻击。

课程总结与未来趋势

AI驱动的检测、联邦学习、零信任架构下的僵尸防御。