A NOVEL TRUST-BASED DDOS CYBERATTACK DETECTION MODEL FOR SMART BUSINESS ENVIRONMENTS
Notice bibliographique
Résumé
As the frequency and complexity of Distributed Denial-of-Service (DDoS) attacks continue to increase, the level of threats posed to Smart Internet of Things (SIoT) business environments have also increased. These environments generally have several interconnected SIoT systems and devices that are integral to daily operations, usually depending on cloud infrastructure and real-time data analytics, which require continuous availability and secure data exchange. Conventional detection mechanisms, while useful in static or traditional network environments, often are inadequate in responding to the needs of these dynamic and diverse SIoT networks. In this paper, we introduce a novel trust-based DDoS detection model tailored to meet the unique requirements of smart business environments. The proposed model incorporates a trust evaluation engine that continuously monitors node behaviour, calculating trust scores based on packet delivery ratio, response time, and anomaly detection. These trust metrics are then aggregated by a central trust-based repository that uses inherent trust values to identify traffic patterns indicative of DDoS attacks. By integrating both trust scores and central trust-based outputs, the trust calculation is enhanced, ensuring that threats are accurately identified and addressed in real-time. The model demonstrated a significant improvement in detection accuracy, and a low false-positive rate with enhanced scalability and adaptability under TCP SYN, Ping Flood, and UDP Flood attacks. The results show that a trust-based approach provides an effective, lightweight alternative for securing resource-constrained business IoT environments.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».