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  1. 工学部
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  4. 47号

リアルタイムバースト検出手法による即応性を考慮したDDoS攻撃検知手法

http://hdl.handle.net/10458/6441
http://hdl.handle.net/10458/6441
b79683ed-4328-4132-975b-0881dc718023
名前 / ファイル ライセンス アクション
p221-225_vol47.pdf 本文 (958.6 kB)
アイテムタイプ 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2020-06-21
タイトル
タイトル リアルタイムバースト検出手法による即応性を考慮したDDoS攻撃検知手法
言語 ja
タイトル
タイトル Highly Responsive Detection Method of Distributed Denial-of-Service Attacks Using Data Mining Technique
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 network security, DDoS attack detection, data mining
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 臼崎, 翔太郎

× 臼崎, 翔太郎

WEKO 28362

ja 臼崎, 翔太郎
臼﨑, 翔太郎
宮崎大学

ja-Kana ウスザキ, ショウタロウ

en Usuzaki, Shotaro
University of Miyazaki

Search repository
山場, 久昭

× 山場, 久昭

WEKO 14888
e-Rad_Researcher 60260741

ja 山場, 久昭
宮崎大学

ja-Kana ヤマバ, ヒサアキ

en Yamaba, Hisaaki
University of Miyazaki

Search repository
油田, 健太郎

× 油田, 健太郎

WEKO 11847
e-Rad_Researcher 30433410

ja 油田, 健太郎
宮崎大学

ja-Kana アブラダ, ケンタロウ

en Aburada, Kentaro
University of Miyazaki

Search repository
岡崎, 直宣

× 岡崎, 直宣

WEKO 11839
e-Rad_Researcher 90347047

ja 岡崎, 直宣
宮崎大学

ja-Kana オカザキ, ナオノブ

en Okazaki, Naonobu
University of Miyazaki

Search repository
臼崎, 翔太郎

× 臼崎, 翔太郎

WEKO 28362

ja 臼崎, 翔太郎
臼﨑, 翔太郎
宮崎大学

ja-Kana ウスザキ, ショウタロウ

en Usuzaki, Shotaro
University of Miyazaki

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The damage caused by DDoS (Distributed Denial-of-Service) attack is a big threat for modern society. It is expected that the damage will become bigger, therefore effective attack detection system is desired. In general, DDoS attack detection methods are roughly divided into signature type and anomaly type. The signature type has signature database that stores a pattern of an attack packet. This method detects the attack by comparing its characteristics with the signature every time a packet arrives. However, the more the pattern of registered attack increases, the more the responsiveness decreases because of computational complexity of pattern matching. On the other hand, the anomaly type detects the attack by using statistical information. This method detects attack by comparing statistical information of the current packet series and those of normal case for each window size. However, it has the trade-off relationship between detection accuracy and responsiveness. This is because it is necessary to widen the window size in order to improve the detection accuracy. The detection process is not performed until the window size is exceeded. In order to solve the problem, we propose the anomaly-based DDoS attack detection method using a data mining technique that can process when event occurs, while maintaining sufficient data necessary for detection processing. In this research, we evaluate the detection accuracy and the processing efficiency of the proposed method.
言語 en
書誌情報 ja : 宮崎大学工学部紀要
en : Memoirs of Faculty of Engineering, University of Miyazaki

巻 47, p. 221-225, 発行日 2018-07
出版者
出版者 宮崎大学工学部
言語 ja
出版者
出版者 Faculty of Engineering, University of Miyazaki
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 05404924
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA00732558
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.2 2023-07-29 12:29:50.460345
Ver.1 2023-05-15 10:45:34.433908
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