Použitie Autoregresného modelu pre rozoznávanie DDoS útokov

dc.contributor.authorBitarovský, Branislav
dc.contributor.authorSmieško, Juraj
dc.coverage.issue3cs
dc.coverage.volume21cs
dc.date.accessioned2023-10-09T07:36:40Z
dc.date.available2023-10-09T07:36:40Z
dc.date.issued2019-06-30cs
dc.description.abstractThe paper deals with the use of the Autoregressive model for Distributed Denial of Service (DDOS) recognition and changes in the structure of network IP traffic. An autoregressive model is a linear model used in time series analysis and prediction. It represents a model in which the observed quantity linearly depends on its previous values. Our effort was to test the sensitivity of the coefficient value in Autoregressive models to change the nature of network traffic when switching from normal IP traffic to a flooded DDoS attack.en
dc.description.abstractČlánok sa zaoberá použitím autoregresívného modelu pre rozpoznávanie distribuovaného záplavového útoku  (DDOS) a detekciou zmien v štruktúre sieťovej IP  prevádzky. Autoregresny model je lineárny model používaný v analýze a predikcii časových radov. Predstavuje model, v ktorom pozorovaná veličina lineárne závisí od svojich predchádzajúcich hodnôt. Našou snahou bolo otestovať citlivosť hodnôt autoregresívneho koeficientu na zmenu štruktúry sieťového IP toku pri prechode z normálnej prevádzky  na záplavový DdoS útok .sk
dc.formattextcs
dc.format.extent81-88cs
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.citationElektrorevue. 2019, vol. 21, č. 3, s. 81-88. ISSN 1213-1539cs
dc.identifier.issn1213-1539
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/214180
dc.language.isoskcs
dc.publisherInternational Society for Science and Engineering, o.s.cs
dc.relation.ispartofElektrorevuecs
dc.relation.urihttp://www.elektrorevue.cz/cs
dc.rights(C) 2019 Elektrorevueen
dc.rights.accessopenAccessen
dc.titlePoužitie Autoregresného modelu pre rozoznávanie DDoS útokovsk
dc.titleThe use of the Autoregressive model for DDoS attack recognitionen
dc.type.driverarticleen
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
clanek_13_30.06.2019.pdf
Size:
2.17 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Collections