Ökat intresse för införandet av cloud computing har utsatt det för cyberattacker. En av dessa är distribuerad överbelastning (DDoS) attack som riktar sig mot molnets bandbredd, tjänster och resurser för att göra det otillgängligt för både molnleverantörer och användare. På grund av omfattningen av trafiken som behöver bearbetas, datautvinning och maskininlärning algoritmer har föreslagits för att klassificera normala paket från en anomali. Feature val har också identifierats som en förbearbetning fas i moln DDoS attack försvar som potentiellt kan öka klassificering noggrannhet och minska beräknings komplexitet genom att identifiera viktiga funktioner från den ursprungliga datauppsättningen, under övervakad inlärning. I detta arbete föreslår vi en ensemblebaserad multifilterfunktionsvalsmetod som kombinerar utdata från fyra filtermetoder för att uppnå ett optimalt urval. En omfattande experimentell utvärdering av vår föreslagna metod utfördes med hjälp av intrång detektionsriktmärke dataset, NSL-KDD och beslut trädklassning. Resultatet visar att vår föreslagna metod effektivt minskade antalet funktioner från 41 till 13 och har en hög detektionshastighet och klassificeringsnoggrannhet jämfört med andra klassificeringsmetoder.
Metoden Ensemble Based Multifilter Feature Selection introduceras av författarna i REF för att upptäcka DDoS i molndatamiljöer.
Ensemble-based Multi-Filter Feature Selection Method for DDoS Detection in Cloud Computing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}