Sammanfattning av denna webbsida: Distribuerad överbelastningsattack (DDoS) är ett av de största hoten mot webbservern. Den snabba ökningen av DDoS-attacker på Internet har tydligt pekat på begränsningarna i nuvarande intrångsdetekteringssystem eller intrångsförebyggande system (IDS/IPS), främst orsakade av DDoS-attacker i applikationsskiktet. I detta sammanhang är syftet med tidningen att upptäcka en DDoS-attack med hjälp av en flerskikts perceptron (MLP) klassificeringsalgoritm med genetisk algoritm (GA) som inlärningsalgoritm. I detta arbete analyserade vi standard EPA-HTTP (miljöskyddsmyndighet-hypertext överföring protokoll) dataset och valde de parametrar som kommer att användas som indata till klassificeringsmodellen för att differentiera attacken från normal profil. De valda parametrarna är antalet HTTP GET-förfrågningar, entropi och varians för varje anslutning. Den föreslagna modellen kan ge en bättre noggrannhet på 98,31 %, känslighet på 0,9962 och specificitet på 0,0561 jämfört med andra traditionella klassificeringsmodeller.
Khundrakpam m.fl. REF upptäcker DDoS attack med hjälp av en flerskikts perceptron (MLP) klassificeringsmetod med genetisk algoritm.
Entropy-Based Application Layer DDoS Attack Detection Using Artificial Neural Networks
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}