Adaptive DDoS Attack Detection Method Based on Multiple-Kernel Learning
المؤلفون المشاركون
Sheng, Victor S.
Cheng, Jieren
Tang, Xiangyan
Zhang, Chen
Dong, Zhe
Li, Junqi
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-19، 19ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Distributed denial of service (DDoS) attacks has caused huge economic losses to society.
They have become one of the main threats to Internet security.
Most of the current detection methods based on a single feature and fixed model parameters cannot effectively detect early DDoS attacks in cloud and big data environment.
In this paper, an adaptive DDoS attack detection method (ADADM) based on multiple-kernel learning (MKL) is proposed.
Based on the burstiness of DDoS attack flow, the distribution of addresses, and the interactivity of communication, we define five features to describe the network flow characteristic.
Based on the ensemble learning framework, the weight of each dimension is adaptively adjusted by increasing the interclass mean with a gradient ascent and reducing the intraclass variance with a gradient descent, and the classifier is established to identify an early DDoS attack by training simple multiple-kernel learning (SMKL) models with two characteristics including interclass mean squared difference growth (M-SMKL) and intraclass variance descent (S-SMKL).
The sliding window mechanism is used to coordinate the S-SMKL and M-SMKL to detect the early DDoS attack.
The experimental results indicate that this method can detect DDoS attacks early and accurately.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cheng, Jieren& Zhang, Chen& Tang, Xiangyan& Sheng, Victor S.& Dong, Zhe& Li, Junqi. 2018. Adaptive DDoS Attack Detection Method Based on Multiple-Kernel Learning. Security and Communication Networks،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214201
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cheng, Jieren…[et al.]. Adaptive DDoS Attack Detection Method Based on Multiple-Kernel Learning. Security and Communication Networks No. 2018 (2018), pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214201
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cheng, Jieren& Zhang, Chen& Tang, Xiangyan& Sheng, Victor S.& Dong, Zhe& Li, Junqi. Adaptive DDoS Attack Detection Method Based on Multiple-Kernel Learning. Security and Communication Networks. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214201
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214201
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر