Un système de détection d'attaques par déni de service basé sur l'analyse de corrélation multivariée

Les systèmes interconnectés, tels que les serveurs Web, les serveurs de bases de données, les serveurs de cloud computing, etc., sont désormais menacés par des attaquants réseau. En tant que moyen le plus courant et agressif, les attaques par déni de service (DoS) ont un impact sérieux sur ces systèmes informatiques. Dans cet article, nous présentons un système de détection d'attaques DoS qui utilise l'analyse de corrélation multivariée (MCA) pour une caractérisation précise du trafic réseau en extrayant les corrélations géométriques entre les caractéristiques du trafic réseau. Notre système de détection d'attaques DoS basé sur la MCA emploie le principe de détection basée sur les anomalies pour la reconnaissance des attaques. Cela rend notre solution capable de détecter efficacement les attaques DoS connues et inconnues en apprenant uniquement les modèles du trafic réseau légitime. De plus, une technique basée sur la surface d'un triangle est proposée pour améliorer et accélérer le processus de MCA. L'efficacité de notre système de détection proposé est évaluée en utilisant le jeu de données KDD Cup 99, et les influences des données non normalisées ainsi que des données normalisées sur la performance du système de détection proposé sont examinées. Les résultats montrent que notre système surpasse deux autres approches de pointe développées précédemment en termes de précision de détection.