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If small botnets are difficult to detect, small Linux botnets staying under the radar are more difficult. This talk describes how we detected a novel Linux botnet in a large organization by analyzing the network connections patterns with our behavioral detection system. The botnet exploits web servers and uses obfuscated python scripts to receive commands. Our behavioral IPS, called Stratosphere, was able to detect the botnet by creating machine learning models of real malware behaviors and then using those models to detect similar behaviors in other networks. From the first indicators of compromise to the final remediation, we will share our analysis, the attack methodologies observed and tools used.
If small botnets are difficult to detect, small Linux botnets staying under the radar are more difficult. This talk describes how we detected a novel Linux botnet in a large organization by analyzing the network connections patterns with our behavioral detection system. The botnet exploits web servers and uses obfuscated python scripts to receive commands. Our behavioral IPS, called Stratosphere, was able to detect the botnet by creating machine learning models of real malware behaviors and then using those models to detect similar behaviors in other networks. From the first indicators of compromise to the final remediation, we will share our analysis, the attack methodologies observed and tools used.
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