Detección y alarma de ataques DDoS en servicio DNS

Para la detección de ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS) sobre el ser-vicio DNS, se han implementado algoritmos de aprendizaje automático Random Forest y AdaBoost. Estos algoritmos fueron previamente entrenados y evaluados utilizando con-juntos de datos proporcionados por el Instituto Canadiense de Ciberseguridad. Durante la evaluación, se obtuvo una precisión estable del 99.99% para Random Forest y una oscilación de 99.99% a 34.17% para AdaBoost. Para llevar a cabo el análisis del tráfico de red, se emplea la herramienta Cicflowmeter. Posteriormente, estos datos se someten a un proceso de clasificación mediante los modelos de aprendizaje automático previamente entrenados. El resultado de este análisis se traduce en una alerta que incluye los porcen-tajes de tráfico benigno y los diferentes tipos de ataques DDoS detectados, en un tiempo de aproximadamente 2 a 5 minutos. Con esta información los administradores de red podrán tomar decisiones y responder los incidentes de seguridad de DDoS en el servicio DNS.

Grantor dc:publisher

Pontificia Universidad Javeriana

Authors dc:creator

• Abril Useche, Jhonatan Arturo
• Sanchez Rodriguez, Adriana Katherin

Advisor dc:contributor.advisor

• Trujillo Arboleda, Luis Carlos

• DNS
• Servicio de nombres de Dominio
• Denegación distribuida de Servicio
• Aprendizaje automático
• Ciberseguridad
• Algoritmos de aprendizaje automático
• Trafico de red
• Modelos de aprendizaje automático
• Conjuntos de Datos
• Redes de datos corporativas
• Protocolos de red
• Análisis de red
• Puerto espejo

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/10554/66885

OAI record oai:identifier

https://repository.javeriana.edu.co/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Arepository.javeriana.edu.co%3A10554%2F66885