Modelo epidemiológico SIRS para estudiar el comportamiento de botnets
En el mundo de la computación existen múltiples amenazas para los sistemas informáticos. Una de estas son las botnets, las cuales pueden ser bastante peligrosas según el tipo de malware que propaguen. Por este motivo, es de gran importancia estudiarlas, así como su comportamiento y evolución. Este p...
- Autores:
-
González Gómez, Juan Diego
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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En el mundo de la computación existen múltiples amenazas para los sistemas informáticos. Una de estas son las botnets, las cuales pueden ser bastante peligrosas según el tipo de malware que propaguen. Por este motivo, es de gran importancia estudiarlas, así como su comportamiento y evolución. Este proyecto de grado tiene este propósito, estudiar el comportamiento de las botnets a través del diseño e implementación de un modelo epidemiológico SIRS, integrado con un modelo NIMFA. Para lograr esto, se desarrolló una aplicación en Python que permitiera ejecutar el modelo planteado variando sus parámetros, y así poder validar los resultados que se obtuvieran de este. |
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Este proyecto de grado tiene este propósito, estudiar el comportamiento de las botnets a través del diseño e implementación de un modelo epidemiológico SIRS, integrado con un modelo NIMFA. Para lograr esto, se desarrolló una aplicación en Python que permitiera ejecutar el modelo planteado variando sus parámetros, y así poder validar los resultados que se obtuvieran de este.In the world of computing there are multiple threats to computer systems. One of these are botnets, which can be quite dangerous depending on the type of malware they spread. For this reason, it is extremely important to study them, as well as their behavior and evolution. This degree project has this purpose, to study the behavior of botnets through the design and implementation of a SIRS epidemiological model, integrated with a NIMFA model. To achieve this, a Python application was developed that would allow the proposed model to be executed varying its parameters, and thus be able to validate the results obtained from it.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregradoCiberseguridad52 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Sistemas y ComputaciónModelo epidemiológico SIRS para estudiar el comportamiento de botnetsTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPNimfaSirsModelo epidemiológicoBotnetIngenieríaKaspersky (s.f.). What is a Botnet? Tomado de: https://usa.kaspersky.com/resourcecenter/threats/botnet-attacksCimpanu, C. (2022). FritzFrog botnet returns with new attacks after more than a year of inactivity. Tomado de: https://therecord.media/fritzfrog-botnet-returns-with-new-attacksafter-more-than-a-year-of-inactivity/Sharma, A. (2020). FritzFrog malware attacks Linux servers over SSH to mine Monero. Tomado de: https://www.bleepingcomputer.com/news/security/fritzfrog-malware-attackslinux-servers-over-ssh-to-mine-monero/Florez, J. (2021). Modelo epidemiológico SIS para estudiar el comportamiento del malware en redes IoT. Tomado de: https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstream/handle/1992/53708/24714.pdfGalvan, M. (2021). NIMFA Epidemiological model for studying malware behavior in IoT Networks. Tomado de: https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstream/handle/1992/55214/26425.pdfMahboubi, A., Camtepe, S. y Ansari, K. (2016). Stochastic modeling of IoT Botnet spread: A short survey on mobile malware spread modeling. Tomado de: https://www.researchgate.net/publication/347631084Banks, S. y Stytz, M. (2011). Advancing botnet modeling techniques for military and security simulations. Tomado de: https://www.spiedigitallibrary.org/conference- 42 Modelo epidemiológico SIRS para estudiar el comportamiento de botnets proceedings-of-spie/8060/80600I/Advancing-botnet-modeling-techniques-for-military-andsecurity-simulations/10.1117/12.882892.shortBautista, Z. (2021). Modelado PSCI de botnets en redes IoT con Cadenas de Márkov Múltiples. Tomado de: https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstream/handle/1992/55655/26456.pdfVan Mieghem, P. (2011). The N-intertwined SIS epidemic network model. Tomado de: https://nas.ewi.tudelft.nl/people/Piet/papers/Computing2011_N_intertwined_SIS_virus_sp read.pdfPrasse, B. y Van Mieghem, P. (2019). The Viral State Dynamics of the Discrete-Time NIMFA Epidemic Model. Tomado de: https://arxiv.org/abs/1903.08027Mahboubi, A., Camtepe, S. y Ansari, K. (2020) Stochastic Modeling of IoT Botnet Spread: A Short Survey on Mobile Malware Spread Modeling. 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