МЕТОД ИДЕНТИФИКАЦИИ СЕТЕВЫХ АТАК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭФФЕКТИВНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
Article Sidebar
Published:
Nov 10, 2019
Main Article Content
Abstract
.
Downloads
Download data is not yet available.
Article Details
How to Cite
1. Пенчев З., Мансуров А. МЕТОД ИДЕНТИФИКАЦИИ СЕТЕВЫХ АТАК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭФФЕКТИВНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ // ПРОБЛЕМЫ ПРАВОВОЙ И ТЕХНИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ, 2019. № 7. P. 30-38. URL: http://journal.asu.ru/ptzi/article/view/13961.
Section
Проблемы технического обеспечения информационной безопасности
References
Zekri М., Kafhali S., Aboutabit N., Saadi Y. DDoS Attack Detection using Machine Learning Techniques in Cloud Computing Environments // 3rd International Conference of Cloud Computing Technologies and Applications (CloudTech 2017). - 2017. - C.236 - 242.
Alzahrani, S., Hong, L. A Survey of Cloud Com- puting Detection Techniques against DDoS Attacks. Journal of Information Security, - 2018 - №9. С.45-69.
Zhijun Wu, Liyuan Zhang, Meng Yue. Rate DoS Attacks Detection Based on Network Multifractal // IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing - 2018. - №13. - С.559 - 567.
Fractal Network Traffic Analysis with Applications [Электронный ресурс]. // URL: https://pdfs.semanticscholar.org/9fff/1ee5e97825b8971e1d5030bf8cd20ae89710.pdf.
Abry P., Baraniuk R., Flandrin P., Riedi R., Veitch D. Multiscale nature of network traffic // IEEE Signal Processing Magazine - 2002. - №19. - C.28-46.
Rajvir K., Gauravdeep. Statistical based DDoS Detection Methods: A Review. International Journal of Engineering Technology // Management and Applied Sciences. - 2017. - №5. - С.521 - 525.
Fang-Yie L., I-Long L. A DoS/DDoS Attack Detection System Using Chi-Square Statistic Approach. Systemics // Cybernetics and informatics. - 2010 - №8. - С.41 -51.
Машинно-синестетический подход к обнаружению сетевых DDoS-атак [Электронный ресурс]. // URL: https://habr.com/ru/company/otus/blog/441182/
Шелухин О.И. Мультифракталы // Инфокоммуникационные приложения // М.: Горячая линия-Телеком. - 2011. - 576 С.
Обнаружение аномалий в информационных процессах на основе мультифрактального анализа [Электронный ресурс] // URL: https://cyberrus.com/wp-content/uploads/2015/01/vkb_05_04.pdf
Detecting Distributed Denial of Service Attacks: Methods, Tools and Future Directions [Электронный ресурс]. // URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.469.4941&rep=rep1&type=pdf
Detection Techniques against DDoS Attacks: A Comprehensive Review [Электронный ресурс] // URL: https://pdfs.semanticscholar.org/f9a2/2ba17ec0313d96d0c54f4a047212c463bf6e.pdf
Alzahrani, S., Hong, L. A Survey of Cloud Com- puting Detection Techniques against DDoS Attacks. Journal of Information Security, - 2018 - №9. С.45-69.
Zhijun Wu, Liyuan Zhang, Meng Yue. Rate DoS Attacks Detection Based on Network Multifractal // IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing - 2018. - №13. - С.559 - 567.
Fractal Network Traffic Analysis with Applications [Электронный ресурс]. // URL: https://pdfs.semanticscholar.org/9fff/1ee5e97825b8971e1d5030bf8cd20ae89710.pdf.
Abry P., Baraniuk R., Flandrin P., Riedi R., Veitch D. Multiscale nature of network traffic // IEEE Signal Processing Magazine - 2002. - №19. - C.28-46.
Rajvir K., Gauravdeep. Statistical based DDoS Detection Methods: A Review. International Journal of Engineering Technology // Management and Applied Sciences. - 2017. - №5. - С.521 - 525.
Fang-Yie L., I-Long L. A DoS/DDoS Attack Detection System Using Chi-Square Statistic Approach. Systemics // Cybernetics and informatics. - 2010 - №8. - С.41 -51.
Машинно-синестетический подход к обнаружению сетевых DDoS-атак [Электронный ресурс]. // URL: https://habr.com/ru/company/otus/blog/441182/
Шелухин О.И. Мультифракталы // Инфокоммуникационные приложения // М.: Горячая линия-Телеком. - 2011. - 576 С.
Обнаружение аномалий в информационных процессах на основе мультифрактального анализа [Электронный ресурс] // URL: https://cyberrus.com/wp-content/uploads/2015/01/vkb_05_04.pdf
Detecting Distributed Denial of Service Attacks: Methods, Tools and Future Directions [Электронный ресурс]. // URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.469.4941&rep=rep1&type=pdf
Detection Techniques against DDoS Attacks: A Comprehensive Review [Электронный ресурс] // URL: https://pdfs.semanticscholar.org/f9a2/2ba17ec0313d96d0c54f4a047212c463bf6e.pdf