ABSTRACT Upptäckandet av avvikelser i nätverkstrafiken, såsom attacker med låg volym och avvikelser, har blivit ett akut problem i dagens stora volym av Internettrafik. I detta syfte har olika anomali detektion tekniker utvecklats, inklusive tekniker baserade på långdistansberoende (LRD) beteendeuppskattning av nätverkstrafik. Den befintliga LRD-baserade tekniken analyserar dock den aggregerade WHOLE (kontroll plus data) trafiken, som kanske inte är tillräcklig för att upptäcka kort varaktighet och låg volym attacker och avvikelser i trafiken. Detta beror på att sådana avvikelser kan passera obemärkt i stor volym av den normala bakgrundstrafiken. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en metod som undersöker LRD-beteendet i kontroll- och dataplanstrafiken separat, vilket förbättrar detektionseffektiviteten. För LRD beteendeanalys, den föreslagna metoden integrerar korrelationsstrukturer av andra ordningen självliknande och fraktionerade autoregressiva integrerade rörliga genomsnittsmodeller. Den föreslagna metodens prestanda utvärderas empiriskt och valideras över en relativt ny verklig Internettrafik fångad vid King Saud Universitys nätverk. Analysen och resultaten visar att den föreslagna metoden på ett effektivt sätt upptäcker sådana lågvolyms- och kortvariga attacker och avvikelser i trafiken, som inte skulle upptäckas enbart genom att analysera den aggregerade VÄLKOMSTEN utan att dela upp den i kontroll- och dataplanstrafik.
Till exempel, i REF, AsSadhan et al. utnyttjat det långdistansberoende som utvinns av modellerna SOSS (second-order self-similar) och fraktionerat autoregressivt integrerat glidande medelvärde (FARIMA) för att upptäcka anomalier.
Anomaly Detection Based on LRD Behavior Analysis of Decomposed Control and Data Planes Network Traffic Using SOSS and FARIMA Models
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}