Resumen

Con el rápido desarrollo y la amplia aplicación de las tecnologías de la información e Internet, nuestra sociedad ha entrado en la era de la explosión de la información. Al mismo tiempo, se plantean nuevos y graves retos en el campo de la detección de comportamientos de ataque a la red debido al crecimiento explosivo y a la gran complejidad del tráfico de red. Por lo tanto, un mecanismo de detección eficaz y eficiente que pueda detectar el comportamiento de ataque a gran escala del tráfico de red desempeña un papel importante. En este artículo, nos centramos en cómo distinguir el tráfico de ataque de los flujos de datos normales en Big Data y proponemos un novedoso mecanismo de detección de ataques DDoS en tiempo real basado en el Análisis de Reducción de Dimensionalidad Multivariante (MDRA). En este mecanismo, primero reducimos la dimensionalidad de múltiples variables características en un registro de tráfico de red mediante el Análisis de Componentes Principales (ACP). A continuación, analizamos la correlación de las variables de menor dimensionalidad. Por último, el tráfico de ataque puede diferenciarse del tráfico normal mediante MDRA y la distancia de Mahalanobis (MD). En comparación con los métodos de investigación anteriores, nuestros resultados experimentales muestran que se consigue una mayor tasa de precisión y se aproxima al 100% en la Tasa de Verdaderos Negativos (TNR) para la detección; el tiempo de computación de la CPU es una ochentaava parte y el consumo de recursos de memoria es un tercio del método de detección anterior basado en el Análisis de Correlación Multivariante (MCA); la complejidad de computación es constante.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Tecnología de la información; Internet; detección del comportamiento de ataques a la red; tráfico de red; Big Data; mecanismo de detección de ataques DDoS.
• Keywords:Information technology; Internet; network attack behavior detection; network traffic; Big Data; DDoS attack detection mechanism