计算机工程与信息技术学报

使用无监督机器学习算法检测物联网上的 DDoS 攻击

海莉·特克莱塞拉西 *

物联网网络部署的增加提高了人类和组织的生产力。然而，由于物联网设备固有的安全性较弱和资源受限，物联网网络正日益成为发起 DDoS 攻击的平台。本文重点介绍如何使用无监督机器学习算法将传输层上的传入网络数据包分类为“可疑”或“良性”，从而检测物联网网络中的 DDoS 攻击。在这项工作中，我们分别训练了两种深度学习算法和两种聚类算法来减轻 DDoS 攻击。我们重点关注基于漏洞的 DDOS 攻击，包括 TCP SYN-Flood 攻击和 UDP-Lag 攻击。在实验阶段，我们使用 Mirai、BASHLITE 和 CICDDoS2019 数据集来训练算法。准确度得分和归一化互信息得分用于量化四种算法的分类性能。我们的结果表明，自动编码器在所有数据集中的整体表现最佳，准确度最高。