Detecting Specific Types of DDoS Attacks in Cloud Environment by Using Anomaly Detection
Hossein Abbasi · PolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2015
Un des avantages les plus importants de l'utilisation du cloud computing est d'avoir des services sur demande, et donc la méthode de paiement dans l'environnement du cloud est de type payer selon l'utilisation (pay per use).Cette caractéristique introduit un nouveau type d'attaque de déni des services appelée déni économique de la durabilité (Economic Denial of Sustainability EDoS) où le client paie des montants supplémentaires au fournisseur du cloud à cause de l'attaque.Les attaques DDoS avec leur nouvelle version sont divisées en trois catégories:1) Les attaques de consommation de la bande passante.2) Les attaques qui ciblent des applications spécifiques.3) Les attaques d'épuisement sur la couche des connections.Dans ce travail, nous avons proposé un nouveau modèle pour détecter précisément les différents types des attaques DDoS et EDoS en comparant le trafic et l'utilisation des ressources dans des situations normale et d'attaque.Des caractéristiques (features) qui sont liées au trafic et à l'utilisation des ressources dans le cas de chaque attaque ont été recueillies.Elles constituent les métriques de notre modèle de détection.Dans la conception de notre modèle, nous avons utilisé les caractéristiques liées à tous les 3 types d'attaques puisque les caractéristiques d'un type d'attaque jouent un rôle important pour détecter un autre type.En effet, pour trouver un point de changement dans l'utilisation des ressources et le comportement du trafic nous avons utilisé l'algorithme des sommes cumulées CUSUM.La précision de notre algorithme a ensuite été étudié en comparant sa performance avec celle d'un travail populaire précédent.Le taux de détection du modele était élevé, Ce qui indique la haute précision de l'algorithme conçu .vi