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Détection, classification et identification d'anomalies de trafic
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Farraposo, Silvia Owezarski, Philippe Monteiro, Edmundo |
| Copyright Year | 2008 |
| Abstract | Cet article presente un nouvel algorithme iteratif – NADA – qui detecte, classifie et identifie les anomalies d'un trafic. Cet algorithme a pour objectif de fournir, en plus de ce que font d'autres algorithmes, toutes les informations requises pour stopper la propagation des anomalies, en les localisant dans le temps, en identifiant leur classes (e.g. attaque de deni de service, scan reseau, ou n'importe quel autre type d'anomalies), et en determinant leurs attributs comme, par exemple, les adresses et ports sources et destinations impliques. Pour cela, NADA repose sur une approche tomographique generique, multi-echelles, multi-criteres et utilisant de multiples niveaux d'agregation. De plus, NADA utilise un ensemble exhaustif de signatures d'anomalies qui ont ete definies specifiquement pour permettre de classifier ces anomalies. Ces signatures representees sous forme graphique permettent une classification visuelle par les operateurs reseaux. NADA a ete valide en utilisant des traces de trafic contenant des anomalies connues et documentees comme celles collectees dans le cadre du projet MetroSec. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://homepages.laas.fr/owe/PUBLIS/Sfarrapo_cfip2008_final_12pages.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
