5、揭秘僵尸网络:运作模式、经济利益与防范要点

揭秘僵尸网络:运作模式、经济利益与防范要点

1. 僵尸网络基础概念

僵尸网络由至少一个僵尸服务器或控制器以及通常数以千计的僵尸客户端组成。这些僵尸客户端的核心是一个命令解释器,它能够独立检索并执行命令。僵尸网络区别于传统意义上的病毒,它是为恶意目的而组合在一起的软件集合,其中包括病毒、特洛伊后门、远程控制程序、用于躲避操作系统检测的黑客工具以及一些有用的非恶意工具。僵尸网络由黑客(botherder)管理,黑客之所以钟情于僵尸网络,是因为僵尸客户端会在与他们至少间隔两台计算机的设备上执行命令,这使得调查和起诉变得更加困难。

2. 僵尸网络生命周期

僵尸客户端的生命周期可以概括如下:
1. 计算机被攻击并成为僵尸客户端。
2. 新的僵尸客户端向黑客报告,表明已加入僵尸网络。
3. 获取最新的反杀毒模块。
4. 保护新的僵尸客户端,防止被杀毒软件、用户或其他黑客发现。
5. 监听或订阅命令与控制服务器/对等方的命令。
6. 获取有效负载模块。
7. 执行命令。
8. 向命令与控制服务器报告结果。
9. 根据命令,清除所有证据并放弃该客户端。

其中,步骤 5 到 8 是迭代的,会不断重复,直到收到放弃客户端的命令。

graph LR
    A[计算机被攻击成为僵尸客户端] --> B[新客户端报告加入]
    B --> C[获取反杀毒模块]
    C --> D[保护客户端]
    D --> E[监听命令]
    E --> F[获取负载模块]
 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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