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以CPU使用率檢測挖礦攻擊

為了解決garena挖礦的問題，作者趙敬瑋 這樣論述：

過去所發生的挖礦攻擊事件中，以技術層面來看，大多為通過各種入侵手段將病毒植入目標主機中，並且使用進程隱藏技術試圖躲避防毒軟體的檢測，使病毒能夠長時間地操控主機上的CPU運算資源而不被發現。而現今隨著礦池概念的提出，執行挖礦任務不再需要如此大量的運算資源，礦工只需要加入礦池並且捐獻部分算力，就能夠取得挖礦獎勵的分配。從近年來發生的挖礦攻擊事件中能發現，開始出現少數病毒具有動態調整用於挖礦任務上的運算資源使用量，使得機器學習在訓練特徵上所需要的時間與複雜度增加。本論文假設挖礦病毒除了具有大幅調用CPU硬體資源的行為，在系統使用率出現變化時病毒會表現出新的行為特徵。而本論文所提出的方法可以分為三部

分，首先，透過巨量資料分析找出主機硬體資源的正常調用行為，來偵測CPU的異常狀態；其次，我們將在實驗環境中運行病毒，來觀察其在CPU上的調用情況，後續依照系統使用率的變化比例，來設置震盪幅度以及持續時間的門檻值，進而判定CPU異常是否為挖礦病毒程式所造成；最後，我們會透過暫停系統中使用率變化較大的幾支程式，並觀察系統使用率以及程式使用率間的變化，來確認系統中挖礦病毒程式的實體。實驗顯示，本論文所提出之檢測方法，除了能找出大量使用CPU資源的挖礦病毒之外，對於能動態調整資源使用量的病毒檢測也有相當傑出的成果。