두 단계 클러스터 분석 및 UTR 분석에 기반한 저속 DoS 공격 탐지

초록 저속 서비스 거부(LDoS) 공격은 네트워크에 간헐적으로 공격 패킷을 전송하여 피해 시스템의 서비스 품질(QoS)을 심각하게 저하시킬 수 있습니다. 이러한 공격의 저속 특성은 공격 탐지를 복잡하게 만듭니다. LDoS 공격은 혼잡 제어 메커니즘을 반복적으로 작동시키며, 이로 인해 TCP 트래픽이 극도로 불안정해질 수 있습니다. 이 논문은 TCP 트래픽 특성을 평가하기 위해 분산과 엔트로피를 사용하고, UDP 트래픽과 TCP 트래픽(UTR) 비율도 분석하는 네트워크 트래픽의 특성을 조사합니다. 따라서 두 단계 클러스터 분석과 UTR 분석을 결합한 탐지 방법이 제안됩니다. 기계 학습 알고리즘 중 하나인 두 단계 클러스터 분석을 통해 네트워크 트래픽을 여러 클러스터로 나눈 다음, UTR 분석을 사용하여 LDoS 공격이 있는 클러스터를 결정합니다. NS2 시뮬레이션 플랫폼 및 테스트베드 네트워크 환경은 탐지 접근 방식의 성능을 평가하는 것을 목표로 합니다. 방법의 효과성을 더 잘 평가하기 위해 공공 데이터 세트 WIDE도 활용됩니다. 실험 결과는 제안된 탐지 접근 방식이 LDoS 공격을 정확하게 탐지할 수 있음을 입증합니다.