Обнаружение низкоинтенсивных DoS атак с помощью применения комбинированной нейронной сети с использованием алгоритма анализа уровня DoS атаки
Authors: Турашев А.С. , Сухомлин В.А. 
Published: December 2024

Рост количества и сложности атак на доступ к информации ‒ это одна из основных проблем в сфере web-преступлений сегодня. Эти вторжения образуют класс атак типа «отказ в обслуживании». DoS атака – атака, осуществляемая для того, чтобы довести систему до отказа в работе. Происходит генерация огромного количества трафика, из-за которого происходит перезагрузка сервера, что в дальнейшем приводит к его блокировке. Обычно часто атакуемыми ресурсами являются: ширина канала, процессорное время серверов и роутеров и пр. В целях минимизации последствий таких атак применяется широкий набор механизмов. Одним из этих средств является метод обнаружения вторжений. Однако, при выявлении низкоинтенсивных атак (low-rate-DoS) некоторые способы обнаружения атак, основанные на стандартных статистических методах, показывают достаточно низкий результат. В данной ситуации нейронные сети выступают в качестве решения проблемы. Они используются практически во всех средствах обнаружения атак как отдельно, так и с другими механизмами защиты. В данной статье приведено описание разработки и экспериментальное исследование эффективности метода обнаружения низкоинтенсивных атак типа отказ в обслуживании (low-rate-DoS) и внедрение в него разработанного алгоритма анализа уровня DoS атаки. В приведенной работе используется модель низкоинтенсивных атак в виде одновременного наложения сетевых событий и аномального трафика. Суть метода заключается в выделении однородных групп временного ряда с помощью моделей распознавания образов и построения для каждой конкретной группы модели прогнозирования для обнаружения сценария атаки.
The growing number and complexity of attacks on access to information is one of the main problems in the field of web crimes today. These intrusions form a class of denial-of-service attacks. DoS attack is an attack carried out in order to bring the system to failure. A huge amount of traffic is generated due to which the server is rebooted, which further leads to its blocking. Usually, the most frequently attacked resources are: channel width, processor time of servers and routers etc. In order to minimize the consequences of such attacks, a wide range of mechanisms are used. One of these tools is the intrusion detection method. However, when detecting low-intensity attacks (low-rate-DoS), some methods of detecting attacks based on standard statistical methods show a rather low result. In this situation, neural networks act as a solution to the problem. They are used in almost all attack detection tools, both separately and with other protection mechanisms. This article describes the development and experimental study of the effectiveness of the method for detecting low-intensity denial-of-service attacks (low-rate-DoS) and the implementation of the developed algorithm for analyzing the level of DoS attacks. This paper uses a model of low-intensity attacks in the form of simultaneous overlay of network events and abnormal traffic. The essence of the method is to identify homogeneous groups of a time series using pattern recognition models and build a prediction model for each specific group to detect an attack scenario.