TCP/UDP-Based Exploitation DDoS Attacks Detection Using AI Classification Algorithms with Common Uncorrelated Feature Subset Selected by Pearson, Spearman and Kendall Correlation Methods
Notice bibliographique
Résumé
The Distributed Denial of Service (DDoS) attack is a serious cyber security attack that attempts to disrupt the availability security principle of computer networks and information systems. It's critical to detect DDoS attacks quickly and accurately while using as less computing power as possible in order to minimize damage and cost efficient. This research proposes a fast and high-accuracy detection approach by using features selected by proposed method for Exploitation-based DDoS attacks. Experiments are carried out on the CICDDoS2019 datasets Syn flood, UDP flood, and UDP-Lag, as well as customized dataset. In addition, experiments were also conducted on a customized dataset that was constructed by combining three CICDDoS2019 datasets. Pearson, Spearman, and Kendall correlation techniques have been used for datasets to find un-correlated feature subsets. Then, among three un-correlated feature subsets, choose the common un-correlated features. On the datasets, classification techniques are applied to these common un-correlated features. This research used conventional classifiers Logistic regression, Decision tree, KNN, Naive Bayes, bagging classifier Random forest, boosting classifiers Ada boost, Gradient boost, and neural network-based classifier Multilayer perceptron. The performance of these classification algorithms was also evaluated in terms of accuracy, precision, recall, F1-score, specificity, log loss, execution time, and K-fold cross-validation. Finally, classification techniques were tested on a customized dataset with common features that were common in all of the dataset’s common un-correlated feature sets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».