文献

J-GLOBAL ID：202002258677011631   整理番号：20A2782692

攻撃進行への洞察:DDoS攻撃の時空間挙動の予測【JST・京大機械翻訳】

Insights into Attacks’ Progression: Prediction of Spatio-Temporal Behavior of DDoS Attacks

著者 (6件)： Abusnaina Ahmed (University of Central Florida, Orlando, FL, USA) ,  Abuhamad Mohammed (Loyola University Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Nyang DaeHun (Ewha Womans University, Incheon, South Korea) ,  Chen Songqing (George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Wang An (Case Western Reserve University, Cleveland, OH, USA) ,  Mohaisen David (University of Central Florida, Orlando, FL, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12583  ページ： 362-374  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： DDoS攻撃はオンラインサービスに対する大きな脅威であり,それらに対して検出および防御するために多数の研究がなされてきた。しかしながら,DDoS攻撃は,異なる目的により,より精巧で,打ち上げられ,検出と瞬時防御を,その発生中と後の攻撃の挙動を解析するのに重要である。DDoS攻撃の時空展開の研究およびモデリングは,最近の研究が,より広くてより強力な敵対の出現を示すので,この問題を予測,評価,および戦闘するのに不可欠である。本研究は,攻撃の大きさ,広告のボットネット情報,および組織への攻撃源局所性を含むDDoS攻撃の7つの時空行動特性をモデル化することを目的とする。攻撃の行動パターンを捉え,予測するためのモデルのアンサンブルを構築するために,4つの最先端の深層学習法を利用した。提案したアンサンブルは,攻撃行動と進化を能動的にモデル化し,予測するために,2つの周波数,1時間毎と1日において動作し,防御機構を実行する効果を過剰にする。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *局所性 ,  防御機構 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： *DDoS攻撃 ,  ボットネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： DDoS攻撃予測 ,  深層学習

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 攻撃 ,  洞察 ,  DDoS攻撃 ,  空間挙動 ,  予測