Using DBSCAN clustering algorithm in detecting DDoS attack
المؤلفون المشاركون
Ali, Zahrah Muhammad
al-Mamuri, Safa O.
المصدر
Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences
العدد
المجلد 23، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1412-1424، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Distributed Denial of Service (DDoS) attack, has become one of the major threats to the Internet.
It makes a victim to deny providing normal services in the Internet by generate huge useless packets by a large number of agents and can easily exhaust the computing and communication resources of a victim .In this paper we develop method to detect DDoS attacks accurately and proactively.
This can be achieved using entropy concept to measure abnormal change in traffic according to the phases of the attack , and then these traffics are clustered using DBSCAN algorithm.
The patterns for DDoS traffic is created based on extracted centroid points from each cluster, which are used in testing phase using Distances-based classification .
This system is characterized processing and analyzing of high-speed network traffic (based on entropy approach ), discovering and accurately identifying new types of DDoS attack to reduce the false alarms (FA) , detecting this attack in real time and making use of pattern in the train stage to increase detection ratio.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Mamuri, Safa O.& Ali, Zahrah Muhammad. 2015. Using DBSCAN clustering algorithm in detecting DDoS attack. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 23, no. 4, pp.1412-1424.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-696945
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Mamuri, Safa O.& Ali, Zahrah Muhammad. Using DBSCAN clustering algorithm in detecting DDoS attack. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 23, no. 4 (2015), pp.1412-1424.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-696945
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Mamuri, Safa O.& Ali, Zahrah Muhammad. Using DBSCAN clustering algorithm in detecting DDoS attack. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2015. Vol. 23, no. 4, pp.1412-1424.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-696945
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p.1424
رقم السجل
BIM-696945
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