Nowadays, many companies and/or gov

Nowadays, many companies and/or governments
require a secure system and/or an accurate intrusion
detection system (IDS) to defend their network
services and the user’s private information. In
network security, developing an accurate detection
system for distributed denial of service (DDoS)
attacks is one of challenging tasks. DDoS attacks
jam the network service of the target using multiple
bots hijacked by crackers and send numerous
packets to the target server. Servers of many
companies and/or governments have been victims of
the attacks. In such an attack, detecting the crackers
is extremely difficult, because they only send a
command by multiple bots from another network and
then leave the bots quickly after command execute.
The proposed strategy is to develop an intelligent
detection system for DDoS attacks by detecting
patterns of DDoS attack using network packet
analysis and utilizing machine learning techniques to
study the patterns of DDoS attacks. In this study, we
analyzed large numbers of network packets provided
by the Center for Applied Internet Data Analysis and
implemented the detection system using a support
vector machine with the radial basis function
(Gaussian) kernel. The detection system is accurate
in detecting DDoS attacks

Kết quả (Việt) 1:

Ngày nay, nhiều công ty và/hoặc chính phủyêu cầu một hệ thống bảo mật và/hoặc một sự xâm nhập chính xácHệ thống phát hiện (ID) để bảo vệ mạng lưới của họDịch vụ và thông tin cá nhân của người dùng. Ởan ninh mạng, phát triển một phát hiện chính xácHệ thống phân phối từ chối dịch vụ (DDoS)cuộc tấn công là một nhiệm vụ khó khăn. Cuộc tấn công DDoSmứt dịch vụ mạng của mục tiêu bằng cách sử dụng nhiềuchương trình bị tấn công bởi bánh và gửi nhiềugói dữ liệu đến máy chủ mục tiêu. Các máy chủ của nhiềucông ty và/hoặc chính phủ đã là các nạn nhân củaCác cuộc tấn công. Trong một cuộc tấn công như vậy, phát hiện các bánhlà vô cùng khó khăn, bởi vì họ chỉ gửi mộtlệnh bởi nhiều chương trình từ một mạng khác vàsau đó rời khỏi các chương trình một cách nhanh chóng sau khi lệnh thực hiện.Các chiến lược được đề xuất là phát triển một thông minhphát hiện hệ thống cho cuộc tấn công DDoS bằng cách phát hiệnMô hình của DDoS tấn công bằng cách sử dụng mạng góiphân tích và sử dụng kỹ thuật học tập máy đểnghiên cứu các mô hình của cuộc tấn công DDoS. Trong nghiên cứu này, chúng tôiphân tích các số lượng lớn của gói tin mạng cung cấpbởi Trung tâm phân tích dữ liệu ứng dụng Internet vàthực hiện hệ thống phát hiện bằng cách sử dụng một hỗ trợvector máy tính với các chức năng cơ sở bố trí hình trònHạt nhân (gaussian). Hệ thống phát hiện là chính xáctrong việc phát hiện các cuộc tấn công DDoS

Kết quả (Việt) 2:

Ngày nay, nhiều công ty và / hoặc các chính phủ
đòi hỏi một hệ thống an toàn và / hoặc một sự xâm nhập chính xác
hệ thống phát hiện (IDS) để bảo vệ mạng của họ
các dịch vụ và thông tin cá nhân của người dùng. Trong
mạng lưới an ninh, phát triển một phát hiện chính xác
hệ thống phân phối từ chối dịch vụ (DDoS)
tấn công là một trong những nhiệm vụ đầy thử thách. Các cuộc tấn công DDoS
mứt các dịch vụ mạng của các mục tiêu sử dụng nhiều
chương trình tấn công bởi bánh quy giòn và gửi nhiều
gói tin đến máy chủ mục tiêu. Các máy chủ của nhiều
công ty và / hoặc các chính phủ đã từng là nạn nhân của
các cuộc tấn công. Trong một cuộc tấn công như vậy, việc phát hiện bánh quy giòn
là vô cùng khó khăn, bởi vì họ chỉ gửi một
lệnh bằng nhiều chương trình từ một mạng khác và
sau đó rời khỏi chương trình một cách nhanh chóng sau khi lệnh thực thi.
Các chiến lược được đề xuất là để phát triển một thông minh
hệ thống phát hiện các cuộc tấn công DDoS bằng cách phát hiện
các mẫu DDoS tấn công sử dụng mạng gói
phân tích và sử dụng các kỹ thuật máy học để
nghiên cứu các mô hình của các cuộc tấn công DDoS. Trong nghiên cứu này, chúng tôi
đã phân tích số lượng lớn các gói tin mạng được cung cấp
bởi Trung tâm Internet Ứng dụng Phân tích dữ liệu và
thực hiện các hệ thống phát hiện bằng cách sử dụng một sự hỗ trợ
máy vector với các hàm cơ sở xuyên tâm
(Gaussian) hạt nhân. Hệ thống phát hiện là chính xác
trong việc phát hiện các cuộc tấn công DDoS