Predição de Ataques DDoS pela Correlação de Séries Temporais via Padrões Ordinais
Resumo
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%.
Referências
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Publicado
18/09/2023
Como Citar
ALBANO, Lucas; BORGES, Ligia F.; NEIRA, Anderson B. de; NOGUEIRA, Michele.
Predição de Ataques DDoS pela Correlação de Séries Temporais via Padrões Ordinais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 23. , 2023, Juiz de Fora/MG.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 69-82.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2023.233476.
