論文の概要: Detecting Distributed Denial of Service Attacks Using Logistic Regression and SVM Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14512v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 13:15:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:03:14.670760
• Title: Detecting Distributed Denial of Service Attacks Using Logistic Regression and SVM Methods
• Title（参考訳）: ロジスティック回帰とSVM法による分散型サービスアタック検出
• Authors: Mohammad Arafat Ullah, Arthy Anjum, Rashedul Amin Tuhin, Shamim Akhter,
• Abstract要約: 本論文の目的は、すべてのサービス要求からDDoS攻撃を検出し、DDoSクラスに従ってそれらを分類することである。 SVMとロジスティック回帰という2つの異なる機械学習アプローチが、DDoS攻撃を検出して分類するためのデータセットに実装されている。 Logistic RegressionとSVMはどちらも98.65%の分類精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: A distributed denial-of-service (DDoS) attack is an attempt to produce humongous traffic within a network by overwhelming a targeted server or its neighboring infrastructure with a flood of service requests ceaselessly coming from multiple remotely controlled malware-infected computers or network-connected devices. Thus, exploring DDoS attacks by recognizing their functionalities and differentiating them from normal traffic services are the primary concerns of network security issues particularly for online businesses. In modern networks, most DDoS attacks occur in the network and application layer including HTTP flood, UDP flood, SIDDOS, SMURF, SNMP flood, IP NULL, etc. The goal of this paper is to detect DDoS attacks from all service requests and classify them according to DDoS classes. In this regard, a standard dataset is collected from the internet which contains several network-related attributes and their corresponding DDoS attack class name. Two(2) different machine learning approaches, SVM and Logistic Regression, are implemented in the dataset for detecting and classifying DDoS attacks, and a comparative study is accomplished among them in terms of accuracy, precision, and recall rates. Logistic Regression and SVM both achieve 98.65% classification accuracy which is the highest achieved accuracy among other previous experiments with the same dataset.
• Abstract（参考訳）: DDoS(Distributed denial-of-service)攻撃は、複数のリモートコントロールされたマルウェア感染したコンピュータやネットワークに接続されたデバイスから、複数のサービス要求が絶え間なく発生し、ターゲットサーバまたはその隣のインフラストラクチャを圧倒することで、ネットワーク内の粗悪なトラフィックを発生させようとする試みである。 したがって、それらの機能を認識し、通常の交通サービスと区別することによってDDoS攻撃を探索することは、特にオンラインビジネスにおけるネットワークセキュリティ問題の主な関心事である。 現代のネットワークでは、ほとんどのDDoS攻撃は、HTTPの洪水、UDPの洪水、SIDDOS、SMURF、SNMPの洪水、IP NULLなど、ネットワークとアプリケーション層で発生している。 本論文の目的は、すべてのサービス要求からDDoS攻撃を検出し、DDoSクラスに従ってそれらを分類することである。 この点に関して、いくつかのネットワーク関連属性と対応するDDoS攻撃クラス名を含む標準データセットをインターネットから収集する。 SVMとロジスティック回帰という2つの異なる機械学習アプローチが、DDoS攻撃の検出と分類のためにデータセットに実装されており、精度、精度、リコール率の点で比較研究が実施されている。 Logistic RegressionとSVMはどちらも98.65%の分類精度を達成した。

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