Identifier des icebergs parmi des flux de données distribués
Résumé
Nous considérons dans cet article le problème d'identification d'attaques par déni de service distribué, dite " iceberg " , dans des flux de données massifs, physiquement répartis. Une telle attaque consiste à cacher un déni de service parmi de multiple flux de données de façon à ce que le déni de service ne soit pas détectable sur chacun des flux pris en isolation. Une solution naturelle est pour chacun des routeurs de fournir régulièrement des informations à un coordinateur en charge de collecter et d'agréger celles-ci. Cependant pour que cette solution soit pertinente, la quantité d'informations transitant entre les routeurs et le coordinateur et la complexité en mémoire dédiée à l'analyse de chacun des flux doit être extrêmement faible par rapport au volume total des données reçues dans les différents flux. Dans cet article, nous proposons un algorithme probabiliste distribué efficace détectant les icebergs à la volée. Nous présentons brièvement l'analyse théorique des performances de notre algorithme (e.g. coût en espace mémoire, en nombre de message échan-gés et en temps de calcul) ainsi que les résultats expérimentaux obtenus sur un cluster de Raspberry Pi. Ces derniers confirment l'efficacité et la précision de notre algorithme pour identifier les icebergs cachés dans des flux de données massifs.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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