Distributed denial-of-service attack trends, detection and mitigations strategies
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 518920
- Danışmanlar: Prof. Dr. VLADIMIRO SASSONE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: University of Southampton
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Over the past few years, the size of distributed denial of service (DDoS) attacks has increased dramatically. Recently, DDoS attackers have the ability to generate malicious network trac that reaches up to 500 Gbps. Moreover, internet protocols, websites and the OSI (Open Systems Interconnection) layers have several security weaknesses. DDoS attackers try to nd advanced techniques in order to exploit these weaknesses and initiate devastating DDoS attacks. Several DDoS protection mechanisms have been proposed to deal with massive DDoS attacks; however, it is extremely hard to develop a comprehensive defence mechanism due to the diversity of attack techniques. Therefore, this research targets to examine latest DDoS trends and evaluate existing detection/mitigation solutions. In this dissertation, rstly, some of the most destructive DDoS attack types are comprehensively explained. Then, botnets and how attackers use them to launch massive DDoS attacks are explained in detail. Afterwards, latest DDoS attacks are analysed to understand DDoS trends and exploited vulnerabilities. Finally, some of the most ecient DDoS detection/mitigation techniques are analysed to reveal their limitations and strengths.
Benzer Tezler
- A novel online approach to detect DDoS attacks using mahalanobis distance and Kernel-based learning
Mahalanobis uzaklığı ve Kernel tabanlı öğrenme kullanılarak DDoS saldırılarını tespit etmek için özgün ve çevrimiçi bir yaklaşım
SALVA DANESHGADEH ÇAKMAKÇI
Doktora
İngilizce
2019
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZİFE BAYKAL
DOÇ. DR. THOMAS KEMMERİCH
- An open-source, machine learning based intrusion detection system
Makı̇na öğrenmesı̇ tabanlı açık kaynak kodlu saldırı tespı̇t sı̇stemı̇
ZEMRE ARSLAN TÜVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- DDOS attack alleviate and detected by using mininet and sdn
Başlık çevirisi yok
ABDULRAHMAN KHALİD ABDULLAH ALMSHHADANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS
- Türkiye'de ve Avrupa'da DRDoS yükselticilerinin analizi
An analysis of DRDoS amplifiers in Turkey and Europe
EMRE MURAT ERCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AYDIN SELÇUK
- Assessing the digital front lines: The impact of DDoS attacks in the Russo-Ukrainian conflict
Dijital cephelerin değerlendirilmesi: Rusya-Ukrayna savaşındaki DDoS saldırılarının etkileri
YAĞIZ YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZULLAH ORÇUN ÇETİN