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基于机器学习的浏览器挖矿检测模型研究

2021-11-26王润正袁得嵛

计算机工程与应用 2021年22期
关键词:特征检测模型

高 见,孙 懿,王润正,袁得嵛

1.中国人民公安大学 安全防范与风险评估公安部重点实验室,北京102623

2.中国人民公安大学 信息网络安全学院,北京100038

2008 年11 月1 日,中本聪发布了比特币白皮书《比特币:一种点对点的电子现金系统》[1],提出了一种P2P形式的虚拟加密数字货币。比特币是由网络节点的计算产生的本质,是其与法定货币之间的明显差别,是一种利用数字签名、散列算法、共识机制、激励机制等技术手段作为支撑,形成分布式、匿名性、完全去中心化的支付系统。

比特币的获取主要依靠算力[2],通过在一定时间内的随机散列运算并求取随机数获得出矿奖励。这也意味着只要你拥有一台电脑即可参与到挖矿之中。因其开采的便利性且具有一般等价物的价值,引得大批人员投入到挖矿的潮流之中。

但随着技术的发展,也带来了许多安全方面的问题。大量的黑客通过一定的攻击手段,以非法的方式使用受害者的系统资源和网络资源[3]开采货币,造成大量损失。根据深信服安全团队统计,如图1 所示,2019 年上半年挖矿木马拦截次数达54 亿次,安全事件的发生也致使挖矿木马数量骤增,挖矿攻击已然成为目前最具威胁性的攻击类型之一。

图1 2019年上半年恶意挖矿拦截统计Fig.1 Interception statistics of malicious mining in the first half of 2019

随着Web技术WebAssembly的完善,专门用以工作量证明的Cryptonight等算法的出现以及云服务的普及,黑客们的攻击手段也更加花样倍出。通过攻击云服务器的方式,感染用户进行挖矿也将成为新趋势。这将会造成大量的资源被非法占用,受害者规模倍增,损失重大。……

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