DDOS ШАБУЫЛДАРЫНАН ҚОРҒАУ МОДЕЛІН ЗЕРТТЕУ

Бұл зерттеу шабуылдаушылар серверді есептеу мүмкіндіктерін нашарлату үшін шамадан тыс сұраныстармен шамадан тыс жүктеген кезде flooding шабуылдарына назар аудара отырып, қызмет көрсетуден бас тартудың таратылған моделін (DDoS) зерттейді. DDoS шабуылдарының әсерін азайтуға бағытталған дәстүрлі тәсілдерден айырмашылығы, біздің зерттеуіміз осындай қауіптерден қорғаудың сенімді модельдерін жасауға баса назар аударады. Біз тек заңды трафиктің серверге жетуін қамтамасыз ете отырып, сұраныстардың ағынын бақылау үшін жылдамдықты шектеу алгоритмдерін қамтитын жаңа қорғаныс стратегиясын ұсынамыз. Сонымен қатар, біз сервердің тиімділігі мен тиімділігін арттыру үшін пакетті жоспарлаудың инновациялық әдістерімен, соның ішінде first-Come, First-Served (FCFS) және Priority Queue әдістемесімен біріктірілген жарамды уақыт (TTL) мәндеріне негізделген пакетті сүзуді зерттейміз. Модельдеудің арқасында біздің нәтижелер DDOS шабуылы жағдайында сервер өнімділігінің айтарлықтай жақсарғанын көрсетеді, бұл пакетті тастау жылдамдығының төмендеуімен және жауап беру уақытының жақсаруымен көрінеді. Осы қорғаныс модельдерін сәтті енгізу олардың желілерді DDoS шабуылдарының жойқын әсерінен қорғаудағы әлеуетін көрсетеді, бұл болашақ киберқауіпсіздік зерттеулерінің перспективалық бағытын ұсынады.

1. Басканов А.Н. Способы противодействия и средства раннего выявления DDоS-атак / А.Н. Басканов // Экономика и качество систем связи. – 2019. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sposoby-protivodeystviya-i-sredstva-rannego-vyyavleniya-ddosatak (дата обращения: 2021-06-24).

2. Gu Q. Denial of Service Attacks / Q. Gu, P. Liu // Handbook of Computer Networks: Distributed Networks, Network Planning, Control, Management, and New Trends and Applications. – 2012. – Vol. 3.

3. Tripathi N. DoS and DDoS Attacks: Impact, Analysis and Countermeasures. / N. Tripathi, B.M. Mehtre // Conference: Advances in Computing, Networking and Security: TEQIP II National Conference. – 2014. – Access Mode: https://www.researchgate.net/publication/259941506_DoS_and_DDoS_Attacks_Impact_Analysis_and_Countermeasures (online; accessed: 2023-06-15).

4. Афанасьева Д.В. Проблема DDoS-атак / Д.В. Афанасьева // Наука, образование и культура. – 2019. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/problema-ddos-atak (дата обращения: 2021-06-23).

5. Securelist – DDoS-атаки в I квартале 2021 года. – 2021. – Режим доступа: https://securelist.ru/ddos-attacks-in-q1-2021/101390/ (дата обращения: 2021-06-24).

6. Zeb K. DDoS Attacks and Countermeasures in Cyberspace / K. Zeb, O. Baig, M.K. Asif // IEEE 2nd World Symposium on Web Applications and Networking (WSWAN). – 2015. – Mar. – P. 1-6.

7. Слеповичев И.И. Обнаружение DDoS атак нечеткой нейронной сетью. // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Математика. Механика. Информатика. – 2009. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/obnaruzhenie-ddos-atak-nechetkoyneyronnoy-setyu (дата обращения: 2023-06-21).

8. Doriguzzi-Corin R. Lucid: A Practical, Lightweight Deep Learning Solution for DDoS Attack Detectionn / R. Doriguzzi-Corin // IEEE Transactions on Network and Service Management. – 2020. – Feb. – P. 1-14.

9. Использование SVM для обнаружения DDoS-атак в сети SDN / Донг Ли и др. // IOP Conf. Ser.: Матер. наук. Eng. 466 012003, 2018.

10. Метод обнаружения DDoS-атак, основанный на извлечении признаков из сетей глубоких убеждений / Ицзе Ли и др. // серия конференций IOP: Наука о окружающей среде, том 252, выпуск 3. – 2019.

11. Обнаружение DDoS-атак на центры обработки данных с помощью корреляционного анализа / Пэн Сяо и др. // Компьютерные коммуникации. – 2015. – № 67.

12. Разработка и внедрение системы обнаружения DDoS-атак Интернета вещей, основанной на машинном обучении / Ю.В. Чен и др. // В материалах Европейской конференции IEEE по сетям и коммуникациям, Дубровник, Хорватия, 15-18 июня 2020. – С. 122-127.

13. Обнаружение атак типа «отказ в обслуживании» и смягчение их последствий для Интернета вещей с использованием методов машинного обучения с поддержкой ретроспективного анализа / А. Михуб и др. // Вычисл. Электр. Англ. – 2022. № 98. Р. 107716.