Detecção de DDoS através da análise da quantificação da recorrência baseada na extração de características dinâmicas e clusterização adaptativa
Fecha
2017-03-03Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
O alto número de Ataques Distribuídos de Negação de Serviço (DDoS) tem demandado
soluções inovadoras para garantia de confiabilidade e disponibilidade de serviços de internet.
Neste sentido, diferentes métodos têm sido utilizados para analisar o tráfego de rede
em busca de ataques de negação serviço, tais como redes neurais, árvores da decisão,
análise de componentes principais e outros. Entretanto, poucos exploram características
dinâmicas para classificar o tráfego de rede, tampouco a clusterização adaptativa. Esta
dissertação propõe um novo método, chamado TRAFFICbyAQR, que utiliza a Análise da
Quantificação da Recorrência baseada na extração de características dinâmicas para expressar
o comportamento do tráfego. O método é combinado com o algoritmo de clusterização
adaptativa (A-Kmeans) para realizar a classificação do tráfego de ataque. Os
experimentos foram realizados utilizando as bases de dados CAIDA, UCLA e CTU-13 e
demonstraram a boa acurácia do método e o baixo número de falsos alarmes.
Colecciones
El ítem tiene asociados los siguientes ficheros de licencia: