Un système de détection des attaques DDOS basé sur l’apprentissage automatiques

Abstract

Le développement technologique a rendu Internet vulnérable à de nombreuses menaces de sécurité. Cela a conduit à une mauvaise sécurité du système Internet, d'autant plus qu'il existe des menaces d'attaques DDoS. L'attaque DDoS est l'une des techniques de piratage les plus puissantes. En tant qu'arme principale des pirates, ils utilisent principalement ces types d'attaques pour consommer les ressources du réseau. Les travaux menés dans le cadre de ce mémoire visent à répondre aux problématiques d'attaques DDoS sur Internet et visent à élaborer une solution de détection intelligente des attaques DDoS via différents modèles de machine learning. Ensuite, nous avons pris l'initiative d'introduire différents concepts de sécurité réseau et nous nous sommes concentrés sur les problèmes et les solutions de ces attaques. Dans ce contexte, nous utilisons le dernier ensemble de données DDoS pour construire un système de détection d'attaques DDoS, basé sur l'apprentissage automatique où nous avons utilisé plusieurs algorithmes tels que l'arbre de décision, la machine à vecteurs de support (SVM), etc. This technological development has made the Internet vulnerable to many security threats. This has led to poor internet system security, especially since there are threats of DDoS attacks. DDoS attack is one of the most powerful hacking techniques. As the primary weapon of hackers, they mainly use these types of attacks to consume network resources. The work carried out within the framework of this letter aims to respond to the problems of DDoS attacks on the Internet and aim to develop a solution for the intelligent detection of DDoS attacks via different machine learning models. Then we took the initiative to introduce different network security concepts and focused on the problems and solutions of these attacks. In this context, we use the latest DDoS dataset to build a DDoS attack detection system, based on machine learning where we used several algorithms such as decision tree, support vector machine ( SVM), etc لقد جعل هذا التطور التكنولوجي الإنترنت عرضة للعديد من تهديدات الأمن السيبراني. وقد أدى ذلك إلى ضعف أمان أنظمة الإنترنت، خاصة مع وجود تهديدات بهجمات حرمان الخدمة الموزعة (DDoS). تعتبر هجمات DDoS واحدة من أقوى تقنيات الاختراق. وكالسلاح الأساسي للقراصنة، يستخدمون هذه الأنواع من الهجمات بشكل رئيسي لاستهلاك موارد الشبكة. العمل المنجز في إطار هذه الرسالة يهدف إلى الاستجابة لمشكلات هجمات DDoS على الإنترنت ويهدف إلى تطوير حل للكشف الذكي عن هجمات DDoS عبر نماذج تعلم آلي مختلفة. ثم بادرنا إلى تقديم مفاهيم مختلفة لأمن الشبكات والتركيز على مشكلات هذه الهجمات وحلولها. في هذا السياق، نستخدم أحدث مجموعة بيانات لهجمات DDoS لبناء نظام كشف هجمات DDoS قائم على التعلم الآلي حيث استخدمنا عدة خوارزميات مثل شجرة القرار، وآلة المتجهات الداعمة (SVM)، وغيرها.