Usage of Machine Learning in DDOS Attack Detection

Adilzhan Slyamkhanov, Zhanybek Bozbayev, Ayym Alzhanova, Artur Pan, Temirlan Ramazan, Leila Rzayeva

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.1109/wincom59760.2023.10322885

Деректер сенімділігі 70 орташа

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In this article, the best model for determining DDoS attacks using machine learning algorithms is proposed. During the research work, models were built using algorithms such as RFC (Random Forest Classifier), Logistic Regression, SVM (Support Vector Machine), KNN (k-Nearest Neighbor) and Decision Tree Classifier. A comparative analysis of each model was carried out with the reduction of their metrics, as a result of which the model with the best results was selected, showing the accuracy of the tests at 0.9995.