Detection of Distributed Denial of Service Attacks at Source
De ano para ano são estabelecidos novos recordes de quantidade de tráfego num ataque, que demonstram não só a presença constante de ataques de negação de serviço distribuídos, como também a sua evolução, demarcando-se das outras ameaças de rede. A crescente importância da disponibilidade de recursos...
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|---|---|
| Format: | Dissertation |
| Language: | English |
| Published: |
ProQuest Dissertations & Theses
01-01-2018
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| Summary: | De ano para ano são estabelecidos novos recordes de quantidade de tráfego num ataque, que demonstram não só a presença constante de ataques de negação de serviço distribuídos, como também a sua evolução, demarcando-se das outras ameaças de rede. A crescente importância da disponibilidade de recursos a par do debate sobre a segurança nos dispositivos e infraestruturas de rede é contínuo, dado o papel preponderante tanto no dominio doméstico como no corporativo. Face à constante ameaça, os sistemas de segurança de rede mais recentes têm vindo a aplicar técnicas de reconhecimento de padrões para inferir, detetar e reagir de forma mais rápida e assertiva. Esta dissertação propõe metodologias para inferir padrões de atividades na rede, tendo por base o seu tráfego: se segue um comportamento previamente definido como normal, ou se existem desvios que levantam suspeitas sobre normalidade da ação na rede. Tudo indica que o futuro dos sistemas de defesa de rede continuará neste sentido, servindo-se não só do crescente aumento da quantidade de tráfego, como também da diversidade de ações, serviços e entidades que refletem padrões distintos contribuindo assim para a deteção de atividades anómalas na rede. As metodologias propõem a recolha de metadados, até á camada de transporte, que seguidamente serão processados pelos algoritmos de aprendizagem automática com o objectivo de classificar a ação subjacente. Pretendendo que o contributo fosse além dos ataques de negação de serviço e do dominio de rede, as metodologias foram descritas de forma tendencialmente genérica, de forma a serem aplicadas noutros cenários de maior ou menos complexidade. No quarto capítulo é apresentada uma prova de conceito com vetores de ataques que marcaram a história e, algumas métricas de avaliação que permitem comparar os diferentes classificadores quanto à sua taxa de sucesso, face às várias atividades na rede e inerentes dinâmicas. Os vários testes mostram flexibilidade, rapidez e precisão dos vários algoritmos de classificação, estabelecendo a fasquia entre os 90 e os 99 por cento. |
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| ISBN: | 9798383489727 |