論文の概要: Predict And Prevent DDOS Attacks Using Machine Learning and Statistical Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15674v1
- Date: Wed, 30 Aug 2023 00:03:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 07:12:46.256966
- Title: Predict And Prevent DDOS Attacks Using Machine Learning and Statistical Algorithms
- Title（参考訳）: 機械学習と統計的アルゴリズムを用いたDDOS攻撃の予測と防止
- Authors: Azadeh Golduzian,
- Abstract要約: 本研究は、トラフィックフローのトレースからDDoS攻撃を検出するために、機械学習と統計モデルを用いている。
XGboostの機械学習モデルは、SMOTEアプローチをターゲットクラスに適用した後、最高の検出精度(99.9999%)を提供した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A malicious attempt to exhaust a victim's resources to cause it to crash or halt its services is known as a distributed denial-of-service (DDoS) attack. DDOS attacks stop authorized users from accessing specific services available on the Internet. It targets varying components of a network layer and it is better to stop into layer 4 (transport layer) of the network before approaching a higher layer. This study uses several machine learning and statistical models to detect DDoS attacks from traces of traffic flow and suggests a method to prevent DDOS attacks. For this purpose, we used logistic regression, CNN, XGBoost, naive Bayes, AdaBoostClassifier, KNN, and random forest ML algorithms. In addition, data preprocessing was performed using three methods to identify the most relevant features. This paper explores the issue of improving the DDOS attack detection accuracy using the latest dataset named CICDDoS2019, which has over 50 million records. Because we employed an extensive dataset for this investigation, our findings are trustworthy and practical. Our target class (attack class) was imbalanced. Therefore, we used two techniques to deal with imbalanced data in machine learning. The XGboost machine learning model provided the best detection accuracy of (99.9999%) after applying the SMOTE approach to the target class, outperforming recently developed DDoS detection systems. To the best of our knowledge, no other research has worked on the most recent dataset with over 50 million records, addresses the statistical technique to select the most significant feature, has this high accuracy, and suggests ways to avoid DDOS attackI.
- Abstract（参考訳）: 被害者のリソースを浪費してサービスのクラッシュや停止を起こそうとする悪意のある試みは、DDoS(Distributed Denial-of-service)攻撃として知られている。
DDOS攻撃は、認証されたユーザーがインターネット上で利用可能な特定のサービスにアクセスするのを阻止する。
ネットワーク層の様々なコンポーネントをターゲットにしており、より高いレイヤに近づく前にネットワークのレイヤ4(トランスポート層)に停止する方がよい。
本研究では、複数の機械学習と統計モデルを用いて、トラフィックフローのトレースからDDoS攻撃を検出するとともに、DDOS攻撃を防ぐ方法を提案する。
この目的のために、ロジスティック回帰、CNN、XGBoost、Naive Bayes、AdaBoostClassifier、KNN、ランダムフォレストMLアルゴリズムを用いた。
さらに、最も関連性の高い特徴を特定するために、3つの手法を用いてデータ前処理を行った。
本稿では,5000万件を超える記録を持つ最新のデータセットであるCICDDoS2019を用いて,DDOS攻撃検出精度を改善する問題について検討する。
この調査に広範囲なデータセットを使用したので、我々の発見は信頼でき、実用的です。
我々の標的クラス(攻撃クラス)は不均衡だった。
そこで,機械学習において不均衡なデータを扱うために2つの手法を用いた。
XGboostの機械学習モデルは、ターゲットクラスにSMOTEアプローチを適用した後、最高の検出精度(99.9999%)を提供し、最近開発されたDDoS検出システムを上回った。
我々の知る限りでは、5000万以上のレコードを持つ最新のデータセットの研究は行われておらず、最も重要な特徴を選択するための統計技術に対処し、この高い精度を持ち、DDOS攻撃を避ける方法を提案する。
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