Luc5r/botnet-detection-aclr

# 🤖 用于 IoT 僵尸网络检测的混合深度学习模型     ## 📌 概述 本项目提出了一种用于检测 IoT 环境中僵尸网络攻击的 **混合深度学习模型 (ACLR)**。通过结合多种神经网络，该系统提高了检测准确性，并能适应不断演变的网络威胁。 ## ⚠️ 问题描述 传统的入侵检测系统由于模式识别能力有限和误报率高，无法检测 IoT 网络中的 **未知且不断演变的僵尸网络攻击**。 ## 💡 提出的解决方案 一种 **堆叠混合模型 (ACLR)**，结合了： * 🧠 ANN → 复杂特征学习 * 🧩 CNN → 空间特征提取 * ⏳ LSTM → 时序依赖学习 * 🔁 RNN → 序列行为建模 ## 🏗️ 架构 ### 📷 图示  ### 🔄 流程表示 ``` graph TD A[Network Traffic Input] A --> B[ANN] A --> C[CNN] A --> D[LSTM] A --> E[RNN] B --> F[ACLR Stacking Layer] C --> F D --> F E --> F F --> G[Final Prediction] G --> H[Botnet or Normal] ``` ## 📊 数据集 * UNSW-NB15 数据集 * 包含多种攻击类型： * Normal (正常) * DoS (拒绝服务) * Exploits (漏洞利用) * Fuzzers (模糊测试) * Reconnaissance (侦察) * Backdoor (后门) * Shellcode (壳代码) * Worms (蠕虫) ## ⚙️ 方法论 1. 数据预处理与归一化 2. 训练 ANN, CNN, LSTM, RNN 模型 3. 使用 Stacking (堆叠) 方法组合模型 (ACLR) 4. 使用以下指标评估： * Accuracy (准确率) * Precision (精确率) * Recall (召回率) * ROC-AUC ## 📈 结果 * ✅ 准确率：~96–99% * ✅ 强大的多类别分类能力 * ✅ 改进了对未知攻击的检测 * ✅ 减少了误报 ## 🚀 如何运行 ### 1. 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/Luc5r/botnet-detection-aclr.git cd botnet-detection-aclr ``` ### 2. 安装依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` ### 3. 运行项目 ``` python frontend.py ``` ## 🧰 技术栈 * Python * TensorFlow / Keras * Scikit-learn * Pandas, NumPy ## ✨ 主要特性 * 混合深度学习架构 * 多类别僵尸网络检测 * 适用于 IoT 环境的可扩展性 * 处理不断演变的网络威胁 ## 🔮 未来工作 * 实时部署 * 与 IDS 系统集成 * 轻量化优化 ## 📄 论文 **标题:** Enhancing IoT Security: Hybrid Machine Learning for Detection of Botnet Attacks 🔗 https://www.ijraset.com/print-certificate/enhancing-iot-security-hybrid-machine-learning-for-detection-of-botnet-attacks ## 👨‍💻 作者 **Satya Sai** B.Tech 计算机科学与工程 (网络安全) ## 📌 注意 由于 GitHub 大小限制，大型数据集和模型文件使用 Git LFS 进行管理。

标签：ACLR, ANN, Apex, CISA项目, CNN, DoS攻击, IoT, LSTM, Python, RNN, Shellcode, TensorFlow, UNSW-NB15数据集, 人工智能, 僵尸网络检测, 入侵检测系统, 后门, 堆叠模型, 安全数据湖, 异常检测, 技术调研, 插件系统, 无后门, 时空特征提取, 机器学习, 深度学习, 混合模型, 物联网安全, 用户模式Hook绕过, 神经网络, 网络安全, 蠕虫, 逆向工具, 配置错误, 隐私保护