Detecção de Ataques DDoS com Base em Métricas de Tráfego usando Redes Convolucionais

Título: Detecção de Ataques DDoS com Base em Métricas de Tráfego usando Redes Convolucionais

Autores: Antonio Alcir de Freitas Junior, Francisco S. de Lima Filho, Agostinho de M. Brito Junior, Luiz Felipe Silveira

Resumo: Este trabalho propõe o uso de uma Rede Neural Convolucional para detectar ataques de negação de serviço distribuído usando métricas de tráfego amostrado em ativos de rede. O treinamento da rede proposta é baseado em imagens formadas a partir das métricas consideradas. Após o treinamento, a rede utiliza imagens formadas a partir do fluxo de rede amostrado para diferenciar o tráfego normal do tráfego anômalo em um curto período de tempo. Dado que o tamanho das imagens criadas pela abordagem proposta é pequeno, a rede convolucional é capaz de operar com eficiência, fornecendo respostas rápidas e bem-sucedidas para os testes realizados, sendo competitiva quando comparada com trabalhos semelhantes na literatura.

Palavras-chave: Redes Convolucionais, Segurança da Informação, Ataques de Negação de Serviço, Métricas de Tráfego.

Páginas: 7

Código DOI: 10.21528/CBIC2023-157

Artigo em pdf: CBIC_2023_paper157.pdf

Arquivo BibTeX: CBIC_2023_157.bib