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J-GLOBAL ID:202202277423294434   整理番号:22A1059204

知的進化アルゴリズムを用いた分散DoS攻撃検出に対する防御【JST・京大機械翻訳】

Defense against distributed DoS attack detection by using intelligent evolutionary algorithm
著者 (3件):
資料名:
巻: 44  号:ページ: 219-229  発行年: 2022年 
JST資料番号: T0481A  ISSN: 1206-212X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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現代社会は,過去数10年間,情報と通信技術に著しく依存しており,莫大な多様なサイバー攻撃に対して,より多くの脆弱性を持つ。攻撃の1つは,数千の電力を利用する分散型Denial-of-Service(DDoS)であり,しばしば,情報提供サービスとオンライン商業サイトを攻撃するために,何百万の妥協コンピュータを活用し,しばしば,重要なダウンタイムと財政損失をもたらし,それによって,レジイマートクライアントのサービスを浪費する。DDoS攻撃の研究は,研究の重要な領域である。DDoS攻撃を検出するために,文献における進化的アルゴリズムや人工知能のような多くの技法がある。残念なことに,現代のよく知られたDDoS検出方式は,DDoS攻撃の目的と事前認識を検証するために悪化している。サービス攻撃のデニールを緩和するために,本論文では,GOIDSと呼ばれる機械学習アルゴリズムを用いたバッタ最適化アルゴリズム(GOA)を用いた。この手法は,監視された環境の要求を満たすための侵入検知システム(IDS)の作成に基づいており,正常と攻撃トラフィックを識別することができる。さらに,GOIDSは,典型的な低速DDoS攻撃を識別するのを助けることができる元のIDSデータセットから最も関連する特徴を選択し,次に,選択した特徴を分類器,即ち,サポートベクターマシン,ディシジョンツリー,ナイーブBayes,および多層パーセプトロンに通し,攻撃のタイプを同定した。KDD Cup99およびCIC-IDS2017としての公的に利用可能なデータセットを,著者らの実験的研究に使用した。シミュレーションの結果から,ディシジョンツリーによるGOIDSは,低い偽陽性率で高い検出と精度を獲得することが明らかになった。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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データ保護  ,  計算機網 
タイトルに関連する用語 (3件):
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