Nuovo metodo per rilevare attacchi DDoS

Gli attacchi Distributed Denial of Service (DDoS) sono un grosso problema su Internet. Questi attacchi sommergono un obiettivo con un sacco di messaggi per disturbare il suo normale funzionamento. Con lo sviluppo della tecnologia, questi attacchi sono diventati più potenti e variegati. Questo significa che trovare un modo per rilevarli e fermarli rapidamente è molto importante ma anche piuttosto difficile. Questo articolo parla di un nuovo metodo per rilevare gli Attacchi DDos utilizzando un modo diverso di elaborare i dati.

#La Sfida con i Metodi di Rilevamento Attuali

La maggior parte dei metodi di rilevamento attuali si basa su registrazioni di dimensione fissa che riassumono le statistiche del traffico. Queste registrazioni aiutano a identificare gli attacchi ma hanno delle limitazioni. Non includono il contenuto reale dei Pacchetti, il che rende difficile rilevare attacchi che potrebbero non generare molto traffico ma causare comunque danni. Inoltre, i metodi esistenti aspettano che l'intero flusso di dati finisca prima di prendere una decisione. Questo ritardo può permettere agli attacchi di continuare più a lungo del necessario.

#Il Nostro Nuovo Approccio

Proponiamo un nuovo modo di guardare ai Flussi di dati. Invece di trattare un flusso come un riassunto fisso, lo consideriamo come un flusso di pacchetti. Facendo così, possiamo analizzare i dati man mano che arrivano e rilevare potenziali attacchi molto prima.

#Perché Flussi?

Usare pacchetti in una struttura a flusso permette un'ispezione più dettagliata dei dati. Ogni pacchetto può avere caratteristiche diverse, come la sua lunghezza e il timing, che possono fornire indizi vitali su se sta avvenendo un attacco. Concentrandoci sulla relazione tra i pacchetti, possiamo creare un sistema di rilevamento migliore che non si basi solo sulle statistiche riassuntive.

#Come Funziona

Il nostro metodo utilizza un tipo di albero decisionale progettato per lavorare con set di pacchetti. Questo albero decisionale può gestire flussi di diversa lunghezza, il che significa che può adattarsi a flussi diversi In tempo reale. Introduciamo un meccanismo di attenzione che aiuta l'albero a concentrarsi sui pacchetti più importanti in un flusso, permettendo una rilevazione più veloce e accurata.

#Analizzando i Primi Pacchetti

La ricerca mostra che i primi pacchetti di un flusso possono dare informazioni significative su se è benigno o sospetto. Per esempio, se si sta verificando un comportamento malevolo, spesso mostra dei modelli nei pacchetti iniziali. Il nostro approccio consente di rilevare basandosi solo sui primi due o quattro pacchetti di un flusso, il che porta a un risparmio di tempo notevole nel rilevamento.

#I Set di Dati

Per testare il nostro metodo, abbiamo utilizzato due set di dati recenti che includono una varietà di tipi di attacco DDoS. Questi set di dati hanno fornito una gamma di scenari di attacco ed erano progettati per valutare efficacemente diverse tecniche di rilevamento delle intrusioni.

#Caratteristiche dei Set di Dati

Il primo set di dati, CICDDoS2019, contiene oltre 50 milioni di flussi di attacchi DDoS, mentre il secondo, CICIDS2017, include vari tipi di attacchi oltre al DDoS. Entrambi i set di dati hanno un traffico di sfondo realistico, che aiuta a mimare le condizioni reali per i nostri test.

#Risultati Sperimentali

Il nostro metodo è stato valutato su entrambi i set di dati, e i risultati sono stati promettenti. Abbiamo scoperto che il nostro approccio corrispondeva o superava persino i metodi di machine learning esistenti nel rilevamento degli attacchi DDoS.

#Alta Accuratezza

Per il set di dati CICDDoS2019, il nostro rilevamento ha raggiunto un'accuratezza del 99,9%. Questo dimostra che il modello può classificare correttamente il traffico come benigno o un attacco. Analogamente, nel set di dati CICIDS2017, abbiamo raggiunto un'accuratezza complessiva di oltre il 99,6%.

#Rilevamento Precoce

Il nostro metodo eccelle anche nel rilevamento precoce. Analizzando solo i primi due pacchetti di un flusso, siamo stati in grado di ottenere un risparmio di tempo di circa il 99,79% nel rilevare attacchi DDoS. Questo significa che invece di aspettare che l'intero flusso si completi, il nostro sistema può identificare e rispondere alle potenziali minacce quasi istantaneamente.

#I Vantaggi del Nostro Approccio

1. Velocità: Elaborando i flussi in tempo reale, possiamo rilevare attacchi molto più velocemente rispetto ai metodi tradizionali.
2. Efficienza: Il nostro approccio richiede meno dati da analizzare; ci concentriamo solo su una piccola parte del traffico.
3. Adattabilità: Il sistema può gestire vari tipi di attacchi e adattarsi a diverse condizioni di traffico.

#Conclusione

Gli attacchi DDoS continuano a rappresentare una minaccia significativa per i servizi online. Il nostro nuovo approccio alla rilevazione delle intrusioni rappresenta un passo avanti significativo. Concentrandosi sui pacchetti in un flusso piuttosto che affidarsi a riassunti fissi, possiamo identificare le minacce in modo più rapido e accurato. Questi progressi potrebbero portare a una migliore protezione per i servizi online e a un Internet più sicuro in generale.

Il nostro metodo non solo supera le soluzioni esistenti, ma fornisce anche una base per future ricerche e sviluppi nel campo della rilevazione DDoS e della cybersecurity. Con l'evoluzione del panorama delle minacce informatiche, avere sistemi di rilevamento efficienti ed efficaci è fondamentale per mantenere l'integrità e la disponibilità dei servizi online.