A new detection method for LDoS attacks based on data mining

计算机科学 服务拒绝攻击 恒虚警率 计算机安全 实时计算 人工智能 互联网 万维网
作者
Dan Tang,Jingwen Chen,Xiyin Wang,Siqi Zhang,Yudong Yan
出处
期刊:Future Generation Computer Systems [Elsevier BV]
卷期号:128: 73-87 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.future.2021.09.039
摘要

The serving capabilities of networks are reduced by low-rate denial of service (LDoS) attacks that periodically send high-intensity pulse data flows. This type of attack shows a harmful effect similar to that of traditional DoS attacks, but their attack modes differ greatly. The high concealment of LDoS attacks makes it extremely difficult for traditional DoS detection methods to detect LDoS attacks. Meanwhile, the state-of-art detection methods for LDoS attacks have low-efficiency and resource-intensive and time complexity issues. We propose a novel detection method with analysis of abnormal network traffic under LDoS attacks that combines data mining technology. The judgement benchmarks were also established. The results from the experimental simulation on the simulated environment, physical environment and public datasets prove that the developed method can effectively detect LDoS attacks with optimal detection cost and low complexity, and has a high accuracy, a low false-negative rate, and a low false-positive rate.
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