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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20075
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorAssumpção Filho, Josimar Tavares de-
dc.date.accessioned2021-05-21T18:25:43Z-
dc.date.available2020-02-28-
dc.date.available2021-05-21T18:25:43Z-
dc.date.issued2019-02-28-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20075-
dc.description.abstractDistributed Denial of Service (DDoS) attacks are one of the major problems affecting Internet stability, an early detection of the attack is still an important factor for mitigation measures. In this work, we present an algorithm that analyzes and detects DDoS attacks in the network data flow. It uses the Density of Maxima technique based on the Chaos Theory. The experiments were performed using synthetic traffic data generated with the JMeter tool, actual data from the 1998 World Cup, data sets from CAIDA 2007 and DARPA 2009. All experiments demonstrated the effectiveness of the technique in identifying the time of the attacks, as well as the suitability of our proposal to be used together with a DDoS detection algorithm.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Anna Regina Ribeiro (anna@biblioteca.ufpb.br) on 2021-05-10T23:11:00Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) JosimarTavaresdeAssumpçãoFilho_Dissert.pdf: 3581253 bytes, checksum: 4e736a3eda4c455bff2deb7f25ce5a4f (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Biblioteca Digital de Teses e Dissertações BDTD (bdtd@biblioteca.ufpb.br) on 2021-05-21T18:25:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) JosimarTavaresdeAssumpçãoFilho_Dissert.pdf: 3581253 bytes, checksum: 4e736a3eda4c455bff2deb7f25ce5a4f (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-05-21T18:25:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) JosimarTavaresdeAssumpçãoFilho_Dissert.pdf: 3581253 bytes, checksum: 4e736a3eda4c455bff2deb7f25ce5a4f (MD5) Previous issue date: 2019-02-28en
dc.description.sponsorshipNenhumapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso embargadopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectDetecção de DDoSpt_BR
dc.subjectAlgoritmo de detecçãopt_BR
dc.subjectTeoria do Caospt_BR
dc.subjectDensidade de Máximospt_BR
dc.subjectSegurança de redespt_BR
dc.subjectDDoS detectionpt_BR
dc.subjectDDoS algorithm,pt_BR
dc.subjectCaos Theorypt_BR
dc.subjectDensity of Maximapt_BR
dc.subjectNetwork securitypt_BR
dc.titleUma técnica de detecção de ataques DDoS baseado na Teoria do Caos utilizando a Densidade de Máximospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Brito, Alisson Vasconcelo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6321676636193625pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Salvador, Ewerton Monteiro-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3691930341431805pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3186587368134092pt_BR
dc.description.resumoAtaques do tipo Distributed Denial of Service (DDoS) são um dos grandes problemas que afetam a estabilidade da Internet, uma detecção precoce do ataque ainda é um fator importante para mitigar os prejuízos causados por eles. Neste trabalho, é apresentado um algoritmo que analisa e detecta ataques DDoS em um fluxo de dados de redes. Ele usa a técnica da Densidade de Máximos, baseada na Teoria do Caos. Os experimentos foram realizados usando dados contendo tráfego sintético gerados com a ferramenta JMeter, dados reais da Copa do Mundo de 1998, os conjuntos de dados do CAIDA 2007 e DARPA 2009. Todos os experimentos demonstraram a eficácia da técnica em identificar o momento em que os ataques ocorreram, bem como a sua aptidão para ser usada junto ao um algoritmo de detecção de ataques DDoS.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInformáticapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Informática

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