DDoS attack detection using frequency domain characteristics
Frekans tabanında DDoS saldırı tespiti
- Tez No: 355760
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİN ANARIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Kullanıcılara 24 saat servis vermek ağ yöneticilerinin esas problemlerinden biridir. Servis engelleme saldırıları sunucuya gelen büyük oranda sahte paketler yüzünden sunucunun yasal kullanıcılara servis verememesi durumuna dayanmaktadır. Dağıtık servis engelleme saldırılarında, saldırgan internet üzerindeki çok sayıda habersiz bilgisayar aracılığı ile bir sunucuya doğru saldırı başlatır. DDoS saldırısı sırasında hedef bilgisayar, virüs bulaşmış uçlardan gelen isteklere cevap vermeye zorlanır. Bu tür tehditler karşısında ilk adım saldırının tespitidir. Geleneksel yöntemler, hedef bilgisayara gelen paketlerin içeriği bir anormallik bulmak için incelenir. Bu yöntemler, basit saldırıları tespit edebilmelerine rağmen saldırganlar, saldırı için normal kaynak IPlerini kullandıklarında, saldırının kaynağını normal kaynaklardan ayırt etmekte yetersizdirler. Ek olarak olağandışı paketlerin içeriği genellikle saldırganlar tarafından normal paketlerle benzer olmaları için bilinçli bir şekilde değiştirilirler. Bu paketler geleneksel saptama yaklaşımlarını kullanan bir sistemden kolaylıkla geçebilirler. Bu tezde, frekans bölgesi incelemesi ile DDoS saldırılarının tespiti önerilmiştir. Belirli bir zaman aralığında hedef bilgisayar tarafından alınan paketlerin sayısı örneklenerek rastgele süreç olarak düşünülmüştür. İki farklı güç spektrum yoğunluk yöntemi kullanılarak, zaman serisinin frekans karakteristiği kestirilmiştir. İki spektrum kestirim modeli kullanılarak, bir normal bir DDoS trafiği olmak üzere iki farklı frekans karakteristiği elde edilmiş ve bu imza tabanlı bir saldırı tespit sistemi tarafından anormallik tespiti için kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Providing 24-hour service to the users, is one of the major concerns of network administrators. A denial of service attack refers to a condition that a server cannot give normal services to its legitimate clients due to the large amount of bogus packets sent by an unknown source. In a distributed denial of service (DDoS) attack, an attacker launches the attack on a server via a large number of unaware computers through Internet. During a DDoS attack, the victim is forced to reply to the requests from those infected nodes called zombies. The first step of countermeasure against these types of threats is detection. Conventional methods analyze the contents of packets arrived to the victim node to find an abnormality. Although they can identify some simple attacks, they are almost unable to segregate the source of normal traffic from attack one when attackers alter the source IP address into the normal source IP address. Additionally the contents of the abnormal packets are usually changed intentionally by attackers to be close to those in normal packets and therefore they can easily be passed through a system employing traditional detection approaches. In this thesis, a frequency domain analysis is proposed to detect DDoS attacks. The number of packets received by the victim in a specific interval are sampled and considered as a random process. Employing two different methods of power spectral density estimation, the frequency characteristic of the time series is estimated. Using each spectrum estimation methods, two sets of frequency characteristics, one for normal and another for DDoS traffic, are acquired, and utilized by a signature based intrusion detection system to detect abnormality.
Benzer Tezler
- Novel time-series based DDoS attack detection schemes for traditional networks and software defined networks
Geleneksel ve yazılım tabanlı ağlar için yeni, zaman serisi bağlamlı DDoS saldırı tespit şemaları
RAMIN FULADİ
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Anomaly based detection of DDoS attack using discrete transform and machine learning techniques
Ayrık dönüşüm ve makine öğrenme teknikleri kullanılarak DDoS saldırısının anomali tespit edilmesi
MOHAMMED S.M SALIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. SEÇKİN ARI
- Cyber tools as foreign policy instruments in trilateral relations: Analysing cyber-attacks targeting the United Kingdom
Üçlü ilişkilerde dış politika aracı olarak siber araçlar: Birleşik Krallık'ı hedef alan siber saldırıların analizi
ATAKAN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2024
Siyasal BilimlerGalatasaray ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MENENT SAVAŞ CAZALA
- DDoS attack detection using signal processing and statistical approaches
Sinyal işleme ve istatistiksel yaklaşımlarla DDoS saldırı tespiti
DERYA ERHAN
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- DDoS attack detection using machine learning and deep learning methods
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile DDoS atak tespiti
DENİZ MERVE GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTED ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİN KUĞU