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J-GLOBAL ID：202002265036624611   整理番号：20A2677916

隠れMarkovモデルに基づくマルチレベル残差ネットワークDDoS攻撃検出【JST・京大機械翻訳】

DDoS attack detection in multilevel residual networks based on Hidden Markov Model

著者 (5件)： Wang Yating (国网甘粛省電力公司 甘粛蘭州730030;甘粛同興智能科技発展有限責任公司 甘粛蘭州730030) ,  Cai Xi (国网甘粛省電力公司 甘粛蘭州730030;甘粛同興智能科技発展有限責任公司 甘粛蘭州730030) ,  Yan Runzhen (国网甘粛省電力公司 甘粛蘭州730030;甘粛同興智能科技発展有限責任公司 甘粛蘭州730030) ,  Yu Jiaoshan (国网甘粛省電力公司 甘粛蘭州730030) ,  Wang Xiaojun (国网甘粛省電力公司 甘粛蘭州730030)
資料名： Dianzi Sheji Gongcheng  (Dianzi Sheji Gongcheng)
巻： 28  号： 19  ページ： 71-75  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4171A  ISSN： 1674-6236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の検出方法は,DDoS攻撃の種類と方式を識別するのが難しいので,隠れMarkovモデルに基づいた新しいマルチレベル残差ネットワークDDoS攻撃検出法を研究した。DDoS攻撃において,DDoS攻撃の可観測性と隠れパラメータを,DDoS攻撃のマルチレベル残差ネットワークにおいて,相関式によって抽出し,そして,隠れ状態遷移確率行列および観測状態遷移確率行列を,それぞれ確立し,そして,DDoS攻撃因子を計算した。DDoS攻撃因子の詳細な判定と分析を通して,DDoS攻撃はマルチレベル残差ネットワークにおいて存在した。検出方法の効果を検証するため,比較実験を設定し,結果は,隠れMarkovモデルに基づくマルチレベル残差ネットワークDDoS攻撃検出方法が,検出時間が短く,検出精度が高いという利点を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  可観測性 ,  確率行列 ,  *残差 ,  検出法 ,  比較試験 ,  *隠れMarkovモデル ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  *DDoS攻撃 ,  状態遷移 ,  検出精度 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： 隠れMarkovモデル ,  マルチレベル ,  残差 ,  DDoS攻撃