Predição de Ataques DDoS pela Correlação de Séries Temporais via Padrões Ordinais - Albano, Lucas; Borges, Ligia F.; Neira, Anderson B. de; Nogueira, Michele (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2023.233476, 2023)
Os dispositivos infectados na Internet das Coisas (IoT) representam um dos principais desafios no combate aos ataques de negação de serviço distribuído (DDoS). Os atacantes camuflam suas ações e atrasam a predição do ataque, impulsionando a criação de novas soluções resilientes a ruídos e variações anormais no tráfego de rede. Este artigo apresenta uma técnica para predição de ataques DDoS fundamentada em uma metodologia inovadora para extração de características de rede. A proposta beneficia-se da tolerância ao ruído da transformação ordinal para a predição dos ataques DDoS. A predição aplica o algoritmo One-Class SVM que independe de dados rotulados. A técnica prediz um ataque até 44 minutos antes do seu início com acurácia de 89%.