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J-GLOBAL ID：201702258844695146   整理番号：17A1275384

DDoS攻撃のプロアクティブ検出のための改良されたDBSCANクラスタリングアルゴリズム【Powered by NICT】

A modified DBSCAN clustering algorithm for proactive detection of DDoS attacks

著者 (2件)： Al-mamory Safaa O. (College of Business Informatics-University of Information Technology and Communications, Iraq) ,  Algelal Zahraa M. (College of Education for Women University of Kufa, Iraq)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NTICT  ページ： 304-309  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,サービス(DDoS)攻撃の分散拒否を区別するために創られている厳密解と積極的な技術。これは攻撃の相に従って異常トラヒック変化を測定するためにエントロピー概念を用いて達成した。交通は,修正DBSCANアルゴリズムを用いてクラスターであり,得られたクラスタの重心は,DDoS攻撃を検出するための効率的な距離ベース分類のためのパターンとして用いた。実験結果は,DBSCAN重心に基づく分類は(98%)以上の精度を達成することを示した。このシステム処理と高速ネットワークトラヒック(エントロピーを用いて)を分析し,発見と正確に誤認警報を低減するためのDDoS攻撃の種類を同定し,実時間におけるDDoS攻撃を検出する早期に特性化した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 警報 ,  厳密解 ,  *クラスタ ,  重心 ,  エントロピー ,  キャラクタリゼーション ,  *アルゴリズム ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 実時間 ,  誤認識 ,  高速ネットワーク ,  異常トラヒック ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *DDoS攻撃 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： DDoS攻撃 ,  クラスタリングアルゴリズム