BotFetcher: Um Método Híbrido de Detecção de Botnets - Rahal, Bruno Martins; Moussa, Alissar Ali; Lima, Michele Nogueira (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2020)
Este trabalho apresenta BotFetcher, um método híbrido para detecção de botnets que considera técnicas de agrupamento e processamento de sinais em grafos. Botnets representam uma ameaça a redes de computadores, pois podem interromper seus serviços na Internet através da coordenação entre uma quantidade massiva de dispositivos infectados (bots), com prejuízos globais estimados em US$ 5,8 bilhões em 2019. BotFetcher contribui para a detecção em escala de botnets, principalmente aquelas formadas por dispositivos da IoT infectados, como as botnets Mirai, Hydra e LuaBot. A detecção dessas botnets é desafiadora devido à quantidade massiva de dados e às limitações de processamento e memória. Assim, BotFetcher agrupa os dispositivos de rede com base em características extraídas do tráfego e realiza a detecção por grupo a partir de indícios de causalidade entre os dispositivos. A avaliação do método teve como entrada a base de dados CTU-13 da Universidade da República Tcheca. BotFetcher detectou o bot no cenário 5 da base CTU-13, com 55 falsos-positivos e nenhum falso-negativo, entre os 39738 nós avaliados.