Distribuerad överbelastning (DDoS) attacker är ett av de största hoten mot det nuvarande Internet, och application-layer DDoS attacker använder legitima HTTP-förfrågningar för att överväldiga offer resurser är mer odetekterbara. Följaktligen kan varken system för att upptäcka intrång (IDS) eller offerserver upptäcka skadliga paket. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka DDoS-attack i applikationsskiktet baserat på entropi av HTTP GET-förfrågningar per källa IP-adress (HRPI). Genom att approximera den adaptiva modellen för autoregressiva (AAR) omvandlas tidsserien HRPI till en flerdimensionell vektorserie. Därefter, en utbildad stöd vektor maskin (SVM) klassificerare tillämpas för att identifiera attackerna. Experimenten med flera databaser utförs och resultaten visar att detta tillvägagångssätt kan upptäcka DDoS-attacker i applikationsskiktet på ett effektivt sätt.
I REF föreslogs en detekteringsmekanism baserad på entropi av HTTP GET-förfrågningar per källas IP.
Real-time detection of application-layer DDoS attack using time series analysis
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Control Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}