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J-GLOBAL ID：202202273312008126   整理番号：22A0457437

sFlowとSOMに基づくSDNにおけるDDoS攻撃に対するソースベース防御【JST・京大機械翻訳】

Source-Based Defense Against DDoS Attacks in SDN Based on sFlow and SOM

著者 (3件)： Wang Meng (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Lu Yiqin (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Qin Jiancheng (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 2097-2116  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 従来の分散制御ネットワークにおいて,検出の困難さとあいまいな防御責任のために,それは,それらが打ち上げられるネットワークにおけるサービス(DDoS)攻撃の分散型Denial(DDoS)攻撃を検出するのに効率的で効果的でなく,いわゆるソースベースの防御機構である。さらに,クラウドコンピューティング,モノのインターネット(IoT),およびモバイルインターネットの開発によって,単一自律ドメインにおける端末の数と通信帯域幅は,かなり増加し,大規模ボットネットの組織化のためのはるかに容易な条件を提供して,脅威DDoS攻撃を発射する。したがって,DDoS攻撃に対するソースベース防御の緊急の必要性がある。新たなソフトウェア定義ネットワーキング(SDN)は,集中制御やネットワークプログラム可能性のようなこの問題を解決するためのいくつかの新しいアイデアと利点を提供する。本論文では,SDNにおけるsFlowと改良自己組織化マップ(SOM)モデルに基づく防御法を提案した。この方式は,sFlowベースのマクロ検出から成り,それは,攻撃トラフィックを認識するために使用するSOMベースのマイクロ検出,およびコントローラによって与えられる全体的見解に基づく応答戦略であるDDoS攻撃を認識するために,全体のネットワークをカバーすることができた。オープンデータおよび模擬攻撃シナリオの下の実験結果は,提案した方法の有効性を証明して,それはまた,k-平均およびk-medoidsより良い全体的検出性能を有した。Copyright 2022 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： 制御装置 ,  ネットワーク ,  集中制御 ,  端末装置 ,  分散制御 ,  有効性 ,  防御機構 ,  曖昧さ ,  自己組織化特徴マップ ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 自律性 ,  *DDoS攻撃 ,  ボットネット ,  クラウドコンピューティング ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  信号理論  (ND02020G) ,  音声処理  (JE05000E) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： SOM ,  SDN ,  DDoS攻撃 ,  ソース ,  防御