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ParaChaos: Detección en tiempo real de ataques DDoS en aplicaciones utilizando pronósticos y la teoría del caos en redes de hogares inteligentes IoT.

Autores: Procopiou, Andria; Komninos, Nikos; Douligeris, Christos

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 15

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Recientemente, se han lanzado ataques D/DoS a través de dispositivos IoT zombis en redes domésticas inteligentes. Representan una gran amenaza para los sistemas de red, siendo los ataques de la capa de aplicación DDoS especialmente difíciles de detectar debido a su sigilo y aparente legitimidad. En este documento, proponemos ForChaos, un algoritmo de detección liviano para dispositivos IoT, que se basa en la predicción y la teoría del caos para identificar inundaciones y ataques DDoS. Para cada comportamiento de series temporales recopilado, se genera una predicción de técnica de pronóstico, basada en una serie de características, y se calcula el error entre los dos valores. Para evaluar el error del pronóstico respecto al valor real, se utiliza el exponente de Lyapunov para detectar posibles comportamientos maliciosos. En NS-3 evaluamos nuestro algoritmo de detección a través de una serie de experimentos en inundaciones y ataques DDoS de velocidad lenta. Los resultados se presentan y se discuten en

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