通过数据流和智能系统检测服务拒绝攻击

A. M. Cansian, J. Corrêa
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摘要

本文提出了一种基于数据流(Netflow标准)和神经网络分类能力的异常检测和入侵尝试的新模型。该模型的特点是基于网络环境行为的检测和智能系统的知识吸收能力。采用了一种新的签名概念,并在系统演进过程中对几个模型进行了测试。DoS、DDoS和蠕虫活动等攻击可以以自动化和可扩展的方式快速检测到大中型环境,为连接到Internet的网络提供了有效的监控模型。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Detecção de ataques de negativa de serviço por meio de fluxos de dados e sistemas inteligentes
Este artigo apresenta um novo modelo de detecção de anomalias e tentativas de intrusão baseado na utilização de fluxos de dados (padrão Netflow) e na capacidade classificatória das redes neurais. O modelo caracteriza-se pela detecção baseada no comportamento do ambiente de rede juntamente com a capacidade de absorção de conhecimento dos sistemas inteligentes. Um novo conceito de assinatura é utilizado, sendo testados diversos modelos ao longo da evolução do sistema. Ataques como DoS, DDoS e atividades de worms são rapidamente detectados, de forma automatizada e escalável para ambientes de médio e grande porte, caracterizando um efetivo modelo de monitor para redes conectadas à Internet.
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