QUICwand: A Machine Learning Optimization-Based Hybrid Defense Approach Against QUIC Flooding Attacks
Notice bibliographique
Résumé
QUIC is an emerging transport layer network protocol which provides enhanced security and performance over traditional transport protocols such as TCP and UDP. QUIC aims to provide improved performance and security compared to TCP + TLS 1.3. It also serves as the foundation for HTTP/3. Nevertheless, QUIC is vulnerable to handshake flooding attacks because of its handshaking mechanism. In this paper, we propose “QUICwand,” a State-of-the-Art Network Security framework to defend against QUIC flooding attacks. QUICwand leverages Bayesian Optimization within a modified Bloom filter to defend against QUIC flooding attacks. Explicitly, QUICwand detects and mitigates QUIC flooding attacks to reduce false positive rates significantly, as demonstrated in empirical evaluations. A key design in QUICwand is the dynamic optimization of the Bloom Filter, which demonstrates significant improvement in detection rates and false positive rates over its predecessor QUICShield. The Machine Learning core of QUICwand automatically fine-tunes the defense mechanisms to ensure timely and effective detection and mitigation. Our experimental results demonstrate that QUICwand substantially advances network security and resiliency against QUIC flooding attacks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».