Uma técnica de detecção de ataques DDoS baseado na Teoria do Caos utilizando a Densidade de Máximos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Assumpção Filho, Josimar Tavares de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
Texto Completo: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20075
Resumo: Distributed Denial of Service (DDoS) attacks are one of the major problems affecting Internet stability, an early detection of the attack is still an important factor for mitigation measures. In this work, we present an algorithm that analyzes and detects DDoS attacks in the network data flow. It uses the Density of Maxima technique based on the Chaos Theory. The experiments were performed using synthetic traffic data generated with the JMeter tool, actual data from the 1998 World Cup, data sets from CAIDA 2007 and DARPA 2009. All experiments demonstrated the effectiveness of the technique in identifying the time of the attacks, as well as the suitability of our proposal to be used together with a DDoS detection algorithm.
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spelling Uma técnica de detecção de ataques DDoS baseado na Teoria do Caos utilizando a Densidade de MáximosDetecção de DDoSAlgoritmo de detecçãoTeoria do CaosDensidade de MáximosSegurança de redesDDoS detectionDDoS algorithm,Caos TheoryDensity of MaximaNetwork securityCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAODistributed Denial of Service (DDoS) attacks are one of the major problems affecting Internet stability, an early detection of the attack is still an important factor for mitigation measures. In this work, we present an algorithm that analyzes and detects DDoS attacks in the network data flow. It uses the Density of Maxima technique based on the Chaos Theory. The experiments were performed using synthetic traffic data generated with the JMeter tool, actual data from the 1998 World Cup, data sets from CAIDA 2007 and DARPA 2009. All experiments demonstrated the effectiveness of the technique in identifying the time of the attacks, as well as the suitability of our proposal to be used together with a DDoS detection algorithm.NenhumaAtaques do tipo Distributed Denial of Service (DDoS) são um dos grandes problemas que afetam a estabilidade da Internet, uma detecção precoce do ataque ainda é um fator importante para mitigar os prejuízos causados por eles. Neste trabalho, é apresentado um algoritmo que analisa e detecta ataques DDoS em um fluxo de dados de redes. Ele usa a técnica da Densidade de Máximos, baseada na Teoria do Caos. Os experimentos foram realizados usando dados contendo tráfego sintético gerados com a ferramenta JMeter, dados reais da Copa do Mundo de 1998, os conjuntos de dados do CAIDA 2007 e DARPA 2009. Todos os experimentos demonstraram a eficácia da técnica em identificar o momento em que os ataques ocorreram, bem como a sua aptidão para ser usada junto ao um algoritmo de detecção de ataques DDoS.Universidade Federal da ParaíbaBrasilInformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFPBBrito, Alisson Vasconcelohttp://lattes.cnpq.br/6321676636193625Salvador, Ewerton Monteirohttp://lattes.cnpq.br/3691930341431805Assumpção Filho, Josimar Tavares de2021-05-21T18:25:43Z2020-02-282021-05-21T18:25:43Z2019-02-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20075porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2021-06-10T23:25:14Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/20075Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2021-06-10T23:25:14Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false
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