Distribuerade Denial of Service (DDoS) attacker har ökat i takt med tillväxten av dator- och nätverksinfrastrukturer i Ubiquitous computing. DDoS attacker som genererar masstrafik uttömmer nätverksbandbredd och / eller systemresurser. Det är därför viktigt att upptäcka DDoS-attacker på ett tidigt stadium. Vår tidigare metod använde en trafikmatris för att upptäcka DDoS attacker snabbt och exakt. Det kunde dock inte ta reda på att justera parametrar för trafikmatrisen inklusive (i) storleken på trafikmatrisen, (ii) tidsbaserad fönsterstorlek, och (iii) ett tröskelvärde för avvikelse från paketinformation med avseende på olika övervakade miljöer och DDoS attacker. Dessutom, den tidsbaserade fönsterstorleken ledde till beräknings omkostnader när DDoS attacker inte inträffade. För att klara av det, föreslår vi en förbättrad DDoS attack detektion metod genom att optimera parametrarna i trafikmatrisen med hjälp av en Genetisk Algoritm (GA) för att maximera detektionshastigheten. Dessutom förbättrar vi trafikmatrisbyggandet genom att (i) reformera hashfunktionen för att minska hashkollisioner och (ii) ersätta den tidsbaserade fönsterstorleken med en paketbaserad fönsterstorlek för att minska de beräknade omkostnaderna. Vi utför experiment med DARPA 2000 LLDOS 1.0, LBL-PKT-4 från Lawrence Berkeley Laboratory och genererade attackdataset. De experimentella resultaten visar genomförbarheten av vårt tillvägagångssätt när det gäller detektionsnoggrannhet och hastighet.
Lee och Al. REF byggde en trafikmatris genom att extrahera IP-adresser från en inkommande trafikström och använde variansen som beräknats från trafikmatrisen för att upptäcka DDoS-attacker.
Detection of DDoS attacks using optimized traffic matrix
{'venue': 'Comput. Math. Appl.', 'journal': 'Comput. Math. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}