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J-GLOBAL ID：201802246023749992   整理番号：18A1681674

複数トラフィック特徴を持つ結合エントロピーに基づくDDoSフラッディング攻撃検出【JST・京大機械翻訳】

DDoS Flooding Attack Detection Based on Joint-Entropy with Multiple Traffic Features

著者 (3件)： Mao Jiewen ,  Deng Weijun ,  Shen Fuke
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： TrustCom/BigDataSE  ページ： 237-243  発行年： 2018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： 分散型サービス(DDoS)攻撃は,インターネットへの厳しい脅威としてまだ考えられている。以前の研究はDDoSフラッディング攻撃を検出するために情報エントロピーを使用した。しかしながら,これらの方法は,通常,パケットの特徴としてソースアドレスのみを使用し,他の特徴を無視した。また,単一変数を有するエントロピーも異常検出を制限した。本論文では,パケットの複数の特徴を持つ新しい結合エントロピーに基づくDDoS検出ソリューションを提案した。著者らは,異なるタイプのDDoSフラッディング攻撃を検出するためのキー特徴として,フロー継続時間,パケット長,ソースアドレスおよび宛先ポートを選択した。著者らは,ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)アーキテクチャに基づくシミュレーションキャンパスネットワークによる実験を行った。結果は,著者らの提案した方法が,鍛造と非鍛造ソースアドレスの両方の攻撃を効果的に検出することができ,精度と偽陽性率の観点から,以前の単一エントロピー法より優れていることを示した。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： インターネット ,  シミュレーション ,  計算機アーキテクチャ ,  ポート ,  *エントロピー ,  パケット ,  鍛造 ,  *フラッディング ,  継続時間 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 偽陽性率 ,  キャンパスネットワーク ,  異常検出 ,  アドレス ,  情報エントロピー ,  *DDoS攻撃 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： トラフィック ,  エントロピー ,  DDoS ,  フラッディング ,  攻撃