DDOS attack detection by control charts

DDoS saldırıları, günümüzün siber dünyasında ana tehditler olarak kabul edilmektedir. Bu tehditlerin kaynağının çoğu zaman belirsiz olması, birçok şebeke operatörünün endişelerini artırmaktadır. Altyapıya bağımlı iş süreçleri olumsuz etkilendiğinden şirketler finansal kayıplara maruz kalmaktadır. Bu tür saldırılar, güvenliğin bileşenlerini; gizlilik, bütünlük ve kullanılabilirliği ihlal ederek kaynakları yasal kullanıcılar tarafından kullanılamaz hale getirmekte ve kaynakların kontrollerini ele geçirmektedir. Ancak, DDoS saldırılarının üstesinden gelmek için, birçok teknik, bu tehditlerin farkındalığına sahip olan araştırmacılar tarafından geliştirilmektedir. Bu çalışmada, DDoS saldırılarının tespiti için, normal ve weibull dağılımlarına sahip veri kümelerinin kümülatif toplama modellerini karşılaştırdık. Hping DDoS aracını kullanarak elde ettiğimiz iki veri setine Tabular CUSUM ve V-mask CUSUM yöntemlerini uyguladık. Bu tekniklerin, atak trafiğinde TCP syn paketlerinin sayısal degişikliklerinin algılanmasında etkili olduğunu gördük. Tabular CUSUM ve V-mask CUSUM tekniklerinin doğruluk oranlarının karşılaştırılması için Alıcı İşletim Karakteristik (ROC) eğrilerini kullandık. Ortalama Çalışma Uzunluğu (ARL) ile EWMA ve CUSUM kontrol çizelgelerinin performans analizini yaptık. Son olarak, yine bu kontrol çizelgelerinin performansını değerlendirmede kullanılan tahmin kalıntılarını elde etmek için Otoregressif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) tahmin modelini uyguladık.