search query: @keyword dos / total: 15
reference: 6 / 15
« previous | next »
Author:Scepanovic, Sanja
Title:Mitigating DDoS attacks with cluster-based filtering
Klusterointipohjainen liikenteensuodatus puolustuksena hajautettuja palvelunestohyökkäyksiä vastaan
Publication type:Master's thesis
Publication year:2011
Pages:77      Language:   eng
Department/School:Tietotekniikan laitos
Main subject:Tietokoneverkot   (T-110)
Supervisor:Aura, Tuomas ; Laud, Peeter
Instructor:Lukayenko, Andrey
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201504202364
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  6846   | Archive
Keywords:DoS
clustering network traffic
DiffServ
hajautettu palvelunestohyökkäys
klusterointi
DiffServ
Abstract (eng):Distributed Denial of Service (DDoS) attacks are considered one of the major security threats in the current Internet.
Although many solutions have been suggested for the DDoS defense, real progress in fighting those attacks is still missing.

In this work, we analyze and experiment with cluster-based filtering for DDoS defense.
In cluster-based filtering, unsupervised learning is used to create a nor- mal profile of the network traffic.
Then the filter for DDoS attacks is based on this normal profile.
We focus on the scenario in which the cluster-based filter is deployed at the target network and serves for proactive or reactive defense.
A game-theoretic model is created for the scenario, making it possible to model the defender and attacker strategies as mathematical optimization tasks.
The ob- tained optimal strategies are then experimentally evaluated.
In the testbed setup, the hierarchical heavy hitters (HHH) algorithm is applied to traffic clustering and the Differentiated Services (DiffServ) quality-of-service (QoS) architecture is used for deploying the cluster-based filter on a Linux router.

The theoretical results suggest that the cluster-based filtering is an effective method for DDoS defense, unless the attacker is able to send traffic which per- fectly imitates the normal traffic distribution.
The experimental outcome con- firms the theoretical results and shows the high effectiveness of cluster-based filtering in proactive and reactive DDoS defense.
Abstract (fin):Hajautetut palvelunestohyökkäykset ovat yksi nyky-Internetin suurimmista tietoturvahaasteista.
Vaikkakin näitä hyökkäyksiä vastaan on kehitetty lukuisia puolustusmekanismeja, mikään näistä ei tarjoa täydellistä suojaa.

Tämä työ tutkii klusterointiin perustuvaa liikenteensuodatusta ja sen käyttöä puolustuksena palvelunestohyökkäyksiä vastaan.
Klusterointipohjaisessa suodatuksessa suodatin oppii itsenäisesti normaalit liikennejakaumat.
Tämän jälkeen näitä liikennejakaumia voidaan käyttää suodattamaan palvelunestohyökkäyksestä johtuvaa ylimääräistä liikennettä.
Diplomityö tutkii skenaariota, jossa käytetään sekä proaktiivista, että reaktiivista klusterointipohjaista puolustusmenetelmää.
Lisäksi skenaariosta formuloidaan peliteoreettinen malli, jonka avulla erilaisten hyökkäys- sekä puolustusmenetelmien analyyttinen tutkiminen on mahdollista.
Analyyttisesti saatuja tuloksia evaluoidaan kokeellisesti Linux-reitittimessä hyödyntäen Hierarchical Heavy Hitter -klusterointialgoritmia sekä DiffServ-arkkitehtuuria.

Diplomityön teoreettiset tulokset osoittavat, että klusterointiin perustuva suodatus on tehokas puolustus palvelunestohyökkäyksiä vastaan ellei hyökkääjä kykene tekemään imitoimaan tavallista liikennejakaumaa palvelunestohyökkäystä tehdessään.
Kokeelliset tulokset vahvistavat teoreettiset tulokset ja osoittavat klusterointipohjaisen suodatuksen tehokkuuden palvelunestohyökkäyksiä vastaan.
ED:2015-05-10
INSSI record number: 51183
+ add basket
« previous | next »
INSSI