Seleção de Características na Predição de Ataques DDoS com Transformação em Padrões Ordinais - Albano, Lucas; Borges, Ligia F.; Neira, Anderson B. de; Nogueira, Michele (Anais do Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços (WGRS), 2024)
A predição eficaz de ataques de negação de serviço distribuído (DDoS) enfrenta desafios. Ao pré-processar o tráfego de rede em busca de sinais de preparação do ataque, conjuntos de centenas de características introduzem ruído significativo devido a fortes correlações. Selecionar características relevantes evita ruídos e melhora o desempenho da predição. Este artigo avança a literatura de predição de ataques considerando a Transformação em Padrões Ordinais, uma abordagem capaz de revelar padrões sutis no tráfego de rede ao introduzir a seleção de características como parte do método. Um dos resultados obtidos antecipou a iminência efetiva do ataque DDoS em 49 minutos e 28 segundos, reduzindo o conjunto de características em 99,16%.