عرض سجل المادة البسيط

INTELLIGENT INTRUSION DETECTION SYSTEM AGAINST MIRAI ATTACK

dc.contributor.authorAl amri, Aziza Gherman Awad
dc.contributor.authorالعمري, عزيزة غرمان عوض
dc.contributor.authorعمي, مريم . مشرف
dc.date.accessioned2019-05-08T20:38:46Z
dc.date.available2019-05-08T20:38:46Z
dc.date.issued2019-04-06
dc.identifier.other4370893
dc.identifier.urihttp://repository.nauss.edu.sa/123456789/66133
dc.descriptionرسالة (ماجستير)-جامعة نايف العربية للعلوم الأمنية، كلية أمن الحاسب والمعلومات، قسم أمن المعلومات، تخصص أمن المعلومات،en_US
dc.description55 ورقة :
dc.description.abstractIOT devices security is a major concern in computer and telecommunications disciplines. This study introduces new technique to mitigate MIRAI, one of DDoS attacks, through the use and testing of different models of machine learning. The main objectives of this research are to investigate various machine learning techniques in the detection and mitigation of an IOT attack as known as MIRAI, as well as to study the impact of these attacks on the IoT devices. This attack’s purpose is to perform a DDoS attack on a specific server, causing this server to be overloaded. The study also introduces techniques to detect and countermeasure this attack. This is achieved through commanding a large BotNet IOT devices to perform hidden requests to the victim server. This attack is made possible through lack of IOT devices security implementations. The investigated machine learning techniques proved various effectiveness levels in the MIRAI attack detection process. The results have shown that the technique performs well in detecting incoming MIRAI packages and blocking the source computer.en_US
dc.description.abstractتهدف هذه الدراسة إلى تقديم أسلوب جديد لمقاومة ميراي أحد الهجمات الموزعة للحرمان من الخدمات، وذلك من خلال استخدام واختبار نماذج مختلفة من تعلم الآلة، كما تهدف إلى دراسة تأثير هذه الهجمات على أجهزة إنترنت الأشياء ، وقد تناولت الدراسة إنشاء محاكاة مصغرة لميراي وتطوير طريقة لرصده والتعامل معه.كما إتضح من النتائج كفاءة عالية في تمييز هذا الأسلوب لحزمات البيانات الخاصة بميراي وحظر الحاسوب المصدر،قد نتج عن الدراسة عدة توصيات من أهمها :يبحث التنفيذ عن برامج الروبوت ، ويسرد برامج الروبوتات الضعيفة ، ويأمر الروبوتات بمهاجمة الضحية. من خلال مراقبة حركة المرور على آلة الضحية ، خلصنا إلى أن محاكاة ميراي قد تحققت بنجاح. من أجل استخدام هذا التطبيق لشن هجوم DDoS حقيقي على جهاز ضحية ؛ هناك حاجة إلى قاعدة بيانات فقط مع المزيد من إدخالات اسم المستخدم وكلمة المرور الافتراضية ، والمزيد من عناوين IP للبحث. بالنسبة لنماذج التعلم الآلي ، تمتلك SVM الدرجة الأكثر دقة وهي 97.37٪ ، وحققت جميع الخوارزميات نتائج سلبية زائفة مما يعنى نتيجة جيدة جدًا.
dc.language.isoenen_US
dc.publisherجامعة نايف العربية للعلوم الأمنيةen_US
dc.subjectأمن الحاسب والمعلوماتen_US
dc.subjectأمن المعلوماتen_US
dc.subjectبرامج الروبوتen_US
dc.subjectDDoSen_US
dc.titleINTELLIGENT INTRUSION DETECTION SYSTEM AGAINST MIRAI ATTACKen_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.committeeMemberالكردي, هبة
dc.contributor.committeeMemberعناب, نسرين محمد
dc.Degreeماجستيرen_US
dc.Collegeكلية أمن الحاسب والمعلوماتen_US
dc.departأمن المعلوماتen_US
dc.specialأمن المعلوماتen_US


الملفات في هذه المادة

Thumbnail
Thumbnail

هذه المادة تظهر في الحاويات التالية

عرض سجل المادة البسيط