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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75981
Tipo: | Dissertação |
Título: | Mecanismo de detecção de ataques ddos na camada de aplicação |
Autor(es): | Moura, Marcos Paulo Fernandes de |
Orientador: | Callado, Arthur de Castro |
Coorientador: | Souza, Críston Pereira de |
Palavras-chave em português: | Segurança computacional;Ataque de negação de serviço;Redes de computadores |
CNPq: | CNPQ: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO |
Data do documento: | 2023 |
Citação: | MOURA, Marcos Paulo Fernandes de. Mecanismo de detecção de ataques ddos na camada de aplicação. 2023. 52 f. Dissertação (mestrado) – Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Programa de Pós-Graduação em Computação, Quixadá, 2023. |
Resumo: | Com o avanço da tecnologia, tanto empresas quanto governos precisam se preocupar mais com a segurança. Com desenvolvimento da tecnologia, seja em computação em nuvem, internet das coisas ou inteligência artificial, atacantes conseguem realizar ataques distribuídos de negação de serviços DDoS com menor custo e se tornam cada vez mais difíceis a detecção e a prevenção desses ataques. Hoje já existem diversos métodos utilizados para a detecção desses ataques, tais como: teste de Turing, métodos de aprendizado de máquina e abordagem focada na modelagem dos perfis de comportamentos normais do usuário. Tais métodos têm um bom nível de eficácia, entretanto também têm alguns problemas como interferir na qualidade de experiência do usuário ou ter alto custo computacional. Neste trabalho, é proposto um novo mecanismo para detecção de ataques DDoS na camada de aplicação usando uma técnica de avaliação estatística baseada no perfil de tráfego do serviço. Os resultados obtidos demonstraram que o mecanismo possui 1% de taxa de falsos positivos para tráfego regular e 0% de taxa de falsos negativos nos cenários testados. |
Abstract: | As technology advances, both businesses and governments need to be more concerned about security. With the development of technology, whether in cloud computing, internet of things or artificial intelligence, attackers are able to carry out distributed denial of service attacks DDoS at a lower cost and it also becomes increasingly difficult to detect and prevent these attacks. Today there are already several methods used to detect these attacks, such as Turing test, machine learning methods and an approach focused on modeling normal user behavior profiles. Such methods have a good level of efficiency, however they also have some problems such as interfering with the quality of the user experience or having a high computational cost. In this work, a new mechanism for detecting DDoS attacks at the application layer is proposed using a statistical evaluation technique based on the service’s traffic profile. The obtained results demonstrated that the mechanism has a 1% false positive rate for regular traffic and 0% false negative rate for the scenarios tested. |
URI: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75981 |
ORCID do Orientador: | https://orcid.org/0000-0001-8354-4609 |
Currículo Lattes do Orientador: | http://lattes.cnpq.br/2807107019851322 |
Currículo Lattes do Coorientador: | http://lattes.cnpq.br/1556476759915826 |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | PCOMP - Dissertações defendidas na UFC |
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