Distribuerade Denial-of-Service (DDoS) attacker utgör ett stort hot mot datacenter, och många försvarsmekanismer har föreslagits för att upptäcka det. Å ena sidan kan många tjänster som används i datacenter lätt leda till motsvarande DDoS attacker. Å andra sidan, angripare ständigt ändra sina verktyg för att kringgå dessa befintliga mekanismer, och forskare i sin tur ändra sina metoder för att hantera nya attacker. DDoS mot datacenter blir alltså mer och mer komplext. I den här artikeln analyserar vi först korrelationsinformationen för flöden i datacenter. För det andra presenterar vi en effektiv detekteringsmetod baserad på CKNN (K-Nearest Neighbors trafikklassificering med korrelationsanalys) för att upptäcka DDoS-attacker. Metoden utnyttjar korrelationsinformation om utbildningsdata för att förbättra klassificeringsnoggrannheten och minska de omkostnader som orsakas av utbildningsdatans densitet. Med målet att lösa de enorma kostnaderna presenterar vi också en rutnätsbaserad metod som heter -Polling Method för att minska utbildningsdata som ingår i beräkningen. Slutligen utvärderar vi vår strategi med Internet trafik och datacenter trafik spår. Jämfört med de traditionella metoderna är vårt tillvägagångssätt bra på att upptäcka onormal trafik med hög effektivitet, låg kostnad och brett detektionsområde.
Detektion av en DDoS attack mot ett datacenter med hjälp av korrelationsanalys föreslås REF.
Detecting DDoS attacks against data center with correlation analysis
{'venue': 'Comput. Commun.', 'journal': 'Comput. Commun.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}