Abstract-Internet-tjänster är sårbara för översvämningar attacker som leder till överbelastning. I detta dokument föreslås en ny ram för upptäckt av avvikelser och tidig varning för översvämningsattacker i stamnät. På så sätt kan man snabbt reagera för att förhindra att översvämningsattackerna stryper offrets server och dess åtkomstnätverk. Det föreslagna detektionssystemet bygger på tillämpningen av filtret Least Mean Square (LMS) och divergensen Pearson Chi-kvadraten på slumpmässigt aggregerade flöden i Sketch-datastrukturen. Istället för att analysera en tidsserie för totaltrafik används slumpmässig aggregation av flöden för att undersöka ett fast antal tidsserier för kornanalys. Minsta genomsnittliga kvadratfilter används för att förutsäga nästa värde i tidsserien baserat på tidigare värden, och Pearson Chisquare divergens används för att mäta avvikelser mellan nuvarande och uppskattade sannolikhetsfördelningar. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt med hjälp av offentligt tillgängliga verkliga IP-spår (MAWI) som samlats in från WIDE:s stamnät, på trans Pacific transit länk mellan Japan och USA. Våra experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar befintliga tekniker när det gäller detektionsnoggrannhet och falsk larmfrekvens. Den kan upptäcka angrepp med låg intensitet som täcks av det stora antalet trafiker i höghastighetsnät.
I REF använde författarna tekniker av Least Mean Square och Pearson Chi-kvadratskillnader på de data som samlats in för att upptäcka attacken.
Flooding attacks detection in traffic of backbone networks
{'venue': '2011 IEEE 36th Conference on Local Computer Networks', 'journal': '2011 IEEE 36th Conference on Local Computer Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}