Abstract-Denial of Service (DoS) är ett vanligt hot i dagens nätverk. Även om en sådan attack inte är svår att inleda, är det oproportionerligt svårt att försvara en nätverksresurs mot den, och trots den omfattande forskningen under de senaste åren, fortsätter DoS-attacker att skada. Det första målet med ett skyddssystem mot DoS är att upptäcka dess existens, helst långt före den destruktiva trafikuppbyggnaden. I detta dokument föreslår vi ett generiskt tillvägagångssätt som använder flera Bayesian klassificerare, och vi presenterar och jämför fyra olika implementationer av det, kombinerar sannolikhetsuppskattning och Random Neural Network (RNN). RNN är biologiskt inspirerade strukturer som representerar den verkliga funktionen hos ett biofysiskt neuralt nätverk, där signalerna färdas som spikar snarare än analoga signaler. Vi använder en sådan RNN struktur för att sammansmälta realtidsnätverk statistiska data och skilja mellan normal och attack trafik under en DoS attack. Vi presenterar experimentella resultat som erhållits för olika trafikdata i en stor nätverkstestbädd.
Öke m.fl. REF använde flera Bayesian klassificerare för att upptäcka DDoS attacker.
Detecting Denial of Service Attacks with Bayesian Classifiers and the Random Neural Network
{'venue': '2007 IEEE International Fuzzy Systems Conference', 'journal': '2007 IEEE International Fuzzy Systems Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}