Flow Correlation Degree Optimization Driven Random Forest for Detecting DDoS Attacks in Cloud Computing
المؤلفون المشاركون
Sheng, Victor S.
Cheng, Jieren
Li, Mengyang
Tang, Xiangyan
Liu, Yifu
Guo, Wei
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Distributed denial-of-service (DDoS) has caused major damage to cloud computing, and the false- and missing-alarm rates of existing DDoS attack-detection methods are relatively high in cloud environment.
In this paper, we propose a DDoS attack-detection method with enhanced random forest (RF) optimized by genetic algorithm based on flow correlation degree (FCD) feature.
We define the FCD feature according to the asymmetric and semidirectivity interaction characteristics and use the two-tuples FCD feature consisting of packet-statistical degree (PSD) and semidirectivity interaction abnormality (SDIA) to describe the features of attack flow and normal flow.
Then we use a genetic algorithm based on the FCD feature sequences to optimize two key parameters of the decision tree in the RF: the maximum number of decision trees and the maximum depth of every single decision tree.
We apply the trained RF model with optimized parameters to generate the classifier to be used for DDoS attack-detection.
The experiment shows that the proposed method can effectively detect DDoS attacks in cloud environment with a higher accuracy rate and lower false- and missing-alarm rates compared to existing DDoS attack-detection methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cheng, Jieren& Li, Mengyang& Tang, Xiangyan& Sheng, Victor S.& Liu, Yifu& Guo, Wei. 2018. Flow Correlation Degree Optimization Driven Random Forest for Detecting DDoS Attacks in Cloud Computing. Security and Communication Networks،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214295
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cheng, Jieren…[et al.]. Flow Correlation Degree Optimization Driven Random Forest for Detecting DDoS Attacks in Cloud Computing. Security and Communication Networks No. 2018 (2018), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214295
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cheng, Jieren& Li, Mengyang& Tang, Xiangyan& Sheng, Victor S.& Liu, Yifu& Guo, Wei. Flow Correlation Degree Optimization Driven Random Forest for Detecting DDoS Attacks in Cloud Computing. Security and Communication Networks. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214295
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214295
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