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J-GLOBAL ID：202202258708411501   整理番号：22A0731252

(D)DoS高速検出混合法研究に対するエリート特徴の発見【JST・京大機械翻訳】

Finding an elite feature for (D)DoS fast detection-Mixed methods research

著者 (3件)： Varghese Josy Elsa (Department of Information and Communication Technology, Manipal Institute of Technology, Manipal Academy of Higher Education, Manipal, India) ,  Muniyal Balachandra (Department of Information and Communication Technology, Manipal Institute of Technology, Manipal Academy of Higher Education, Manipal, India) ,  Priyanshu Aman (Department of Information and Communication Technology, Manipal Institute of Technology, Manipal Academy of Higher Education, Manipal, India)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 98  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分散サービス(DDoS)攻撃は,それらの多様な特性によりサイバー世界における持続的セキュリティ問題である。DDoS攻撃の早期検出のためのモノのインターネットおよびソフトウェア定義ネットワーク化のような新しい技術は,軽量戦略を活用する。本研究は,特徴選択が軽量検出モデルの開発に重要であるので,高速DDoS攻撃検出のための最良の単一特徴を抽出するための数学的モデリングを提案する。本論文の主な目的は,混合法手法の利用によるDDoS攻撃検出のための提案した単一特徴の重要性を実証することである。定性的解析は,最良の単一特徴を引き出すために,様々なDDoS攻撃の理由を指摘して行い,導出された特徴の定量的解析は,提案したフレームワーク評価と比較分析の両方で優れた結果をもたらした。すべての観測は,分散分析によって統計的に証明される。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  分散分析 ,  解析 ,  相互接続 ,  分析 ,  定量的分析 ,  特徴選択 ,  セキュリティ ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： DDoS攻撃 ,  *DoS ,  比較分析 ,  モノのインターネット ,  数理モデリング ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分散型サービスサービス ,  特徴選択 ,  最良の単一特徴 ,  数学モデリング ,  混合法アプローチ

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 (3件)： DOS ,  研究 ,  発見