基于深度流量分析的挖矿行为检测与实践.pdfVIP

第22卷

第3期实验科学与技术

Vol.

22

No.

3

2024年6月Experiment

Science

and

Technology

Jun.

2024

·实验技术·

基于深度流量分析的挖矿行为检测与实践

12123

刘仁婷，郑雅洪，张映敏，侯孟书，孙朝晖

（1.

电子科技大学

信息中心

成都

611730；2.

电子科技大学

计算机科学与工程学院

成都

611730；3.

北京派网软件有限公司，北京

100094）

摘要：为密织防范网络，清理挖矿木马病毒，有效治理校园网虚拟货币挖矿行为，提出了一种校园网恶意挖矿行为的

检测与阻断模型。该模型采用基于签名的深度包检测技术，结合动态威胁情报，建立了挖矿协议的状态机模型，对报文进

行深度包分析，以识别挖矿协议，在校园网出口实现挖矿流量的检测、识别与阻断。实践证明，该模型能够实时检测出虚

拟货币相关流量，动态拦截受害矿机与矿池的通信流量，并实时定位受感染主机，有效地遏制校园网的恶意挖矿行为。

关键词：加密货币挖矿检测；挖矿木马；深度包检测；协议识别；网络流量监测

中图分类号：TP915.08文献标志码：ADOI:

10.12179/1672-4550

DetectionandPracticeofCryptominingBehaviorBasedon

DeepPacketInspection

12123

LIU

Renting,

ZHENG

Yahong,

ZHANG

Yingmin,

HOU

Mengshu,

SUN

Chaohui

（1.

Information

Center,

University

of

Electronic

Science

and

Technology

of

China,

Chengdu

611730,

China;

2.

Department

of

Computer

Science

and

Engineering,

University

of

Electronic

Science

and

Technology

of

China,

Chengdu

611730,

China;

3.

Beijing

Panabit

Software

Co.

Ltd.,

Beijing

100094,

China）

Abstract:To

strengthen

the

network

protection,

clean

up

the

mining

Trojan

virus,

and

effectively

control

the

cryptomining

behavior

of

the

campus

network,

a

detection

and

blocking

model

of

mining

behavior

is

proposed.

The

model

adopts

the

signature-

based

deep

packet

inspection

technology,

which

is

combined

with

dynamic

threat

intelligence,

establishes

a

state