Сравнительный анализ алгоритмов обнаружения сетевых аномалий трафика статистическими методами
- 1 к.т.н., гл. специалист, отдел связи, ОАО «Гипрогазцентр» (Н. Новгород)
- 2 инженер 1-й кат., сектор НИР отдела связи, ОАО «Гипрогазцентр» (Н. Новгород)
Аннотация
Приведены результаты имитационого моделирования процесса обнаружения для сетевого трафика, содержащего следующие типы аномалий: ICMP flooding, UDP storm, Fraggle, Smurf, Synflooding, Flashcrowd attack.
Для цитирования
Смычёк М.А., Судариков Р.А. Сравнительный анализ алгоритмов обнаружения сетевых аномалий трафика статистическими методами // Электромагнитные волны и электронные системы. 2014. № 11. С. 34–39.
Список источников
- Шелухин О.И., Сакалема Д.Ж., Филинова А.С. Обнаружение вторжений в компьютерные сети. Сетевые аномалии. М.: Горячая линия - Телеком. 2013. 220 с.
- Нестеренко В.А. Статистические методы обнаружения нарушений безопасности в сети // Информационные процессы. 2006. Т. 6. № 3. С. 208−217.
- Судариков Р.А. Анализ информативных признаков аномалий трафика в задачах обнаружения // Сб. трудов научно-технич. конф. «Телекоммуникационные и вычислительные системы». МТУСИ. 2013. С. 128.
- Kriangkrai Limthong, Pirawat Watanapongse, Kensuke Fukuda. A Wavelet-Based Anomaly Detection for Outbound Network Traffic // Proceedings of 8th Asia-Pacific Symposium «Information & Telecommunication Technologies» (APSITT). 2010. P. 1−6.
- Lan Li, Gyungho Lee. DDoS Attack Detection and Wavelets // Proceedings of 12th International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN). 2003. P. 421−427.