Como una plataforma de infraestructura para lanzar ciberataques a gran escala, las botnets son una de las mayores amenazas para la seguridad cibernética hoy en día. Con el desarrollo de la tecnología de red y los cambios en el entorno de la red, la inteligencia de ataque en red se ha convertido en una tendencia, y los diseñadores de botnets también se comprometen a desarrollar botnets inteligentes más destructivas. Se analiza la viabilidad de implementar cómputo inteligente distribuido basado en recursos de nodos de botnet con respecto a los aspectos del tamaño del programa, el tráfico de comunicación y la ocupación de recursos. AIBot, un modelo de botnet que puede realizar cómputo inteligente de manera distribuida, se propone desde la perspectiva del atacante, que despliega jerárquicamente modelos de redes neuronales distribuidas en la botnet, organizando así nodos para realizar tareas de cómputo inteligente de manera colaborativa. AIBot permite la ejecución distribuida de tareas de cómputo inteligente en un grupo de nodos de bot descomponiendo la carga computacional de un modelo de red neuronal profunda. Se propone un algoritmo general para el despliegue distribuido de redes neuronales en AIBot, y se presenta el marco operativo general para AIBot. Se utilizan dos modelos de redes neuronales clásicas, CNN y RNN, como ejemplos para ilustrar esquemas específicos para desplegar y ejecutar cómputo inteligente distribuido en AIBot. Se construyeron escenarios experimentales para validar experimentalmente y evaluar brevemente el rendimiento de los dos modos de ataque de AIBot, y la eficiencia general de AIBot se evaluó en términos de tiempo de ejecución. Este artículo estudia nuevas formas de técnicas de ataque de botnet desde una perspectiva predictiva, con el objetivo de aumentar la comprensión de los defensores sobre las posibles amenazas de botnet, con el fin de proponer estrategias de defensa efectivas y mejorar el sistema de defensa de botnets.