Виявлення DDoS-атак прикладного рівня шляхом використання моделі MapReduce

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГоловін, Андрій Юрійович
dc.contributor.authorHolovin, Andrii
dc.date.accessioned2016-05-17T12:32:15Z
dc.date.available2016-05-17T12:32:15Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractenDenial of Service (DoS) and Distributed DoS (DDoS) attacks are evolving continuously. These attacks make network resources unavailable for legitimate users which results in massive loss of data, resources and money. Recent distributed denial-of-service (DDoS) attacks have demonstrated horrible destructive power by paralyzing web servers within short time. As the volume of Internet traffic rapidly grows up, the current DDoS detection technologies have met a new challenge that should efficiently deal with a huge amount of traffic within the affordable response time. This work focuses on novel DDoS detection method based on Hadoop that implements a HTTP GET flooding detection algorithm in MapReduce on the distributed computing platform.uk
dc.description.abstractruВ статье рассмотрены теоретические основы DDoS-атак типа HTTP GET flood и предложен многокритериальный метод обнаружения DDoS-атак в режиме реального времени на основе модели распределенных вычислений MapReduce. Установлено, что предложенный метод на базе ПО Apache Hadoop можно применять для выявления DDoS-атак за приемлемый промежуток времени. Возможности горизонтального масштабирования вычислительных ресурсов позволяют применять метод для обнаружения атак различной мощности. Представленные результаты показывают, что кластер на базе 10 узлов выявляет источники (зомби хосты) DDoS-атаки из трафика объемом 16 Гб менее чем за 5 минут. Причем большую часть времени (в худшем случае 75%) занимает процесс захвата трафика и передачи лог-файла на Hadoop кластер.uk
dc.description.abstractukУ статті розглянуто теоретичні основи DDoS-атак типу HTTP GET flood та запропоновано багатокритеріальний метод виявлення DDoS-атак в режимі реального часу на основі моделі розподілених обчислень MapReduce. З’ясовано, що запропонований метод на базі ПЗ Apache Hadoop можна застосовувати для виявлення DDoS-атак за прийнятний інтервал часу. Можливості горизонтального масштабування обчислювальних ресурсів дозволяють застосовувати метод для виявлення атак різної потужності. Представлені результати показують, що кластер на базі 10 вузлів виявляє джерела (зомбі хости) DDoS-атаки із трафіку 16 Гб менш ніж за 5 хвилин. При чому більшу частину часу (в найгіршому випадку 75%) займає процес захоплення трафіку і передачі лог-файлу в Hadoop кластер.uk
dc.format.pagerangeС. 117-124uk
dc.identifier.citationГоловін А. Виявлення DDoS-атак прикладного рівня шляхом використання моделі MapReduce / Андрій Головін // Information Technology and Security. – 2015. – Vol. 3, Iss. 2 (5). – Pp. 117–124. – Bibliogr.: 12 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-1031.2015.3.2.60892
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/15772
dc.language.isoukuk
dc.publisherInstitute of special communication and information security of National technical university of Ukraine «Kyiv polytechnic institute»uk
dc.publisher.placeKyivuk
dc.sourceInformation Technology and Security : Ukrainian research papers collection, 2015, Vol. 3, Iss. 2en
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectDDoS-атакаuk
dc.subjectHTTP flood атакаuk
dc.subjectMapReduceuk
dc.subjectApache Hadoopuk
dc.subjectDDoS Attackuk
dc.subjectHTTP Flooding Attackuk
dc.subject.udc004.056.5uk
dc.titleВиявлення DDoS-атак прикладного рівня шляхом використання моделі MapReduceuk
dc.title.alternativeDetecting DDoS attack using MapReduce operationsuk
dc.title.alternativeВиявление DDoS-атак прикладного уровня путем использования модели MapReduceuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
8.pdf
Розмір:
978.03 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information Technology and Security, Vol. 3, Iss. 2 (5)