An MLP-based Deep Learning Approach for Detecting DDoS Attacks
Publish place: Tabriz Journal of Electrical Engineering، Vol: 52، Issue: 3
Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 160
This Paper With 10 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_TJEE-52-3_006
تاریخ نمایه سازی: 17 دی 1401
Abstract:
Distributed Denial of Service (DDoS) attacks are among the primary concerns in internet security today. Machine learning can be exploited to detect such attacks. In this paper, a multi-layer perceptron model is proposed and implemented using deep machine learning to distinguish between malicious and normal traffic based on their behavioral patterns. The proposed model is trained and tested using the CICDDoS۲۰۱۹ dataset. To remove irrelevant and redundant data from the dataset and increase learning accuracy, feature selection is used to select and extract the most effective features that allow us to detect these attacks. Moreover, we use the grid search algorithm to acquire optimum values of the model’s hyperparameters among the parameters’ space. In addition, the sensitivity of accuracy of the model to variations of an input parameter is analyzed. Finally, the effectiveness of the presented model is validated in comparison with some state-of-the-art works.
Keywords:
distributed denial of service , network security , machine learning , Multi-layer perceptron , CICDDoS۲۰۱۹
Authors
مجتبی واسو جویباری
Department of Computer Science, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
احسان عطائی
Department of Computer Engineering, University of Mazandaran, Babolsar, Iran
مصطفی بستام
Department of Computer Engineering, University of Mazandaran, Babolsar, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :