Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Many different network and host-based security solutions have been developed in the past to counter the threat of autonomously spreading malware. Among the most common detection techniques for such attacks are network traffic analysis and the so-called honeypots. In this thesis, we introduce two new malware detection sensors that make use of the above mentioned techniques. The first sensor called Rishi, passively monitors network traffic to automatically detect bot infected machines. The second sensor called Amun follows the concept of honeypots and detects malware through the emulation of vulnerabilities in network services that are commonly exploited. Both sensors were operated for two years and collected valuable data on autonomously spreading malware in the Internet. From this data we were able to, for example, study the change in exploit behavior and derive predictions about preferred targets of todays' malware.