Toward Generating a New Cloud-Based Distributed Denial of Service (DDoS) Dataset and Cloud Intrusion Traffic Characterization
Notice bibliographique
Résumé
The distributed denial of service attack poses a significant threat to network security. Despite the availability of various methods for detecting DDoS attacks, the challenge remains in creating real-time detectors with minimal computational overhead. Additionally, the effectiveness of new detection methods depends heavily on well-constructed datasets. This paper addresses the critical DDoS dataset creation and evaluation domain, focusing on the cloud network. After conducting an in-depth analysis of 16 publicly available datasets, this research identifies 15 shortcomings across various dimensions, emphasizing the need for a new approach to dataset creation. Building upon this understanding, this paper introduces a new public DDoS dataset named BCCC-cPacket-Cloud-DDoS-2024. This dataset is meticulously crafted, addressing challenges identified in previous datasets through a cloud infrastructure featuring over eight benign user activities and 17 DDoS attack scenarios. Also, a Benign User Profiler (BUP) tool has been designed and developed to generate benign user network traffic based on a normal user behavior profile. We manually label the dataset and extract over 300 features from the network and transport layers of the traffic flows using NTLFlowLyzer. The experimental phase involves identifying an optimal feature set using three distinct algorithms: ANOVA, information gain, and extra tree. Finally, this paper proposes a multi-layered DDoS detection model and evaluates its performance using the generated dataset to cover the main issues of the traditional approaches.
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.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».