DoS and DDos attack detection using deep learning and IDS
المؤلفون المشاركون
Shurman, Muhammad
Khrais, Rami
Yatim, Abd al-Rahman
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 4A (s) (31 يوليو/تموز 2020)، ص ص. 655-661، 7ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
العلوم الاقتصادية والمالية وإدارة الأعمال
الملخص EN
In the recent years, Denial-of-Service (DoS) or Distributed Denial-of-Service (DDoS) attack has spread greatly and attackers make online systems unavailable to legitimate users by sending huge number of packets to the target system.
In this paper, we proposed two methodologies to detect Distributed Reflection Denial of Service (DrDoS) attacks in IoT.
The first methodology uses hybrid Intrusion Detection System (IDS) to detect IoT-DoS attack.
The second methodology uses deep learning models, based on Long Short-Term Memory (LSTM) trained with latest dataset for such kinds of DrDoS.
Our experimental results demonstrate that using the proposed methodologies can detect bad behaviour making the IoT network safe of Dos and DDoS attacks.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shurman, Muhammad& Khrais, Rami& Yatim, Abd al-Rahman. 2020. DoS and DDos attack detection using deep learning and IDS. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 4A (s), pp.655-661.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1432357
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shurman, Muhammad…[et al.]. DoS and DDos attack detection using deep learning and IDS. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 4A (Special issue) (2020), pp.655-661.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1432357
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shurman, Muhammad& Khrais, Rami& Yatim, Abd al-Rahman. DoS and DDos attack detection using deep learning and IDS. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 4A (s), pp.655-661.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1432357
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 660-661
رقم السجل
BIM-1432357
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