Defense and Monitoring Model for Distributed Denial of Service Attacks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Due to emergence of wireless networks and immense use of hand held devices, wireless networks encounter a great threat of denial of service attack. Traditionally IP-Based Filtering has been used to combat these attacks, however studies shows that thousands of distributed zombies work in cooperation generate huge network traffic that result in distributed denial of service (DDOS) attacks and illegitimate access to resources and services. In this paper, first we studied attacks and mitigation scenarios to analyze network wide DDoS security anomalies. This will help us to drive supplementary active measurements to characterize the strength and characteristic of attacks to improve correlation of our log data and with other publicly available network traffic analysis data. Secondly, we presented a monitoring scheme to simulate a variety of attacks on different mobile operating system. This will identify the potential threat of different DDoS attacks for such platform and traffic scanning activity to avoid detection of attacks such as Ping to Death DDoS attack. Third, we followed proceedings of an enduring basis to extort trends in the attack frequency, make-up, and production of extensive DDoS attacks. This longitudinal analysis was necessary for understanding the progression of the threats and vulnerabilities. In conclusion, while analyzing our early results concerning large-scale DDoS attack. We used a hybrid approach to diminish and prevent the attack. Network Simulator 2 (NS-2) is used to imitate the real environment and to create attack traffic with different attack strength. The simulation results are encouraging as we were able to establish, and approximate strength of DDoS attack efficiently
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle