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J-GLOBAL ID：201802233851460874   整理番号：18A1028122

DDoSに対する適応濾過ベース防衛フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

An Adaptive Filtration Based Defense Framework against Ddos

著者 (5件)： Zhang Jian Zhang ,  Zhou Xiaxia Zhou ,  Zhang Wei Zhang ,  Liang Qidi Liang ,  Xiang Fengtao Xiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISPA/IUCC  ページ： 729-736  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： クラウドサービスの増加はDDoSに曝されているが,DDoS防御はますます挑戦的になっている。限られた計算とメモリ資源を持つ単一サーバは,高速リンク上で捕捉される大きなパケットトレースをほとんど扱うことができない。本論文では,スパースストリーミングベースのオンラインDDoS防御フレームワークを提案した。最初に,異常パケットを同定するための解析モデルを提示した。第二に,異常パケットの統計に基づく防御モデルを開発した。このフレームワークは2つの主要な利点を持つ。(1)著者らのフレームワークは,構成可能でエキスパートシステム機能を有する。脅威を検出するために維持された情報も,疑わしいトラフィックから正当に区別するために,緩和の間に活用される。(2)火花ストリーミングに基づいて,著者らのフレームワークは,高速ネットワークリンクにおいて展開することができる並列で分散したトラフィック解析を可能にした。同時に,低い偽陽性/負の誤差を有する近似チェックのために改良されたブロムフィルタを採用することによって,それは脅威検出と軽減のために活用される情報を維持するために必要な空間を減少させた。実際のネットワークトラフィックから得られたデータセットによる評価は,検出精度,フィルタリング効率,および監視オーバーヘッドの観点から,著者らのフレームワークの性能を検証する。実験は,著者らのフレームワークが攻撃の初期段階においてDDoS攻撃を検出することができて,異常パケットの大部分をフィルタリングすることによってそれらを緩和することができることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 近似法 ,  高速度 ,  ストリーミング ,  *パケット ,  記憶装置 ,  解析モデル ,  フィルタリング ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  検出精度 ,  ネットワークトラフィック ,  誤検出 ,  オンライン ,  クラウドサービス ,  防衛 ,  *DDoS攻撃 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： DDoS ,  適応 ,  濾過 ,  防衛 ,  フレームワーク