Datasets
	Interesse na área de Segurança da Informação e Segurança/Defesa Cibernética, 
	especialmente na detecção de ataques de Negação de Serviço (DoS/DDoS) a 
	sistemas.
	
	
	Pesquisa
	
	
	2016 - 2018: Mestrado:
	
	TÍTULO
	Detecção de Ataques LR DDOS Slowloris Utilizando Entropia
	
	AUTORES
	Edson Barbosa de Souza
	Anderson F. Pereira dos Santos (orientador)
	
	DATA DA DEFESA
	02/02/2018
	
	
	
	RESUMO
	Uma das principais dificuldades no estudo de ataques de negação de serviço é 
	a ausência de datasets completos e publicamente acessíveis. Os disponíveis, 
	em geral, não contém os ataques atuais, como os do tipo slow HTTP. Existem 
	apenas poucos datasets com ataques LR DDoS disponíveis publicamente. Ataques 
	LR DDoS (Low Rate Distributed Denial of Service) exploram protocolos como 
	HTTP a fim de tornar um servidor indisponível aos usuários legítimos, porém 
	com um volume de tráfego em geral menor que o empregado em ataques flooding. 
	Exemplos de ataques LR DDoS são o slowloris e o sockstress. Ataques do tipo 
	LR DDoS geram tráfego muito similar ao legítimo, tornando a sua detecção um 
	desafio. Ao longo do texto, são descritos os experimentos que foram 
	realizados para gerar o dataset de ataques distribuídos de negação de 
	serviço (DDoS) slowloris, sockstress e comparadas algumas taxonomias de 
	ataques DDoS. A entropia, que é a medida da incerteza relacionada com uma 
	variável aleatória, mede a informação média associada às observações da 
	variável e é um conceito da Teoria da Informação muito utilizado para a 
	detecção de ataques DDoS. Dentre as diversas métricas para o cálculo de 
	entropia, destacam-se a de Hartley, a de Shannon, a de Renyi e a de Kullback–Leibler 
	ou distância de Kullback–Leibler. As mais efetivas para a detecção de 
	tráfego anormal são a entropia de Shannon e a de Kullback–Leibler. O 
	objetivo deste trabalho é propor um método para a detecção de ataques LR 
	DDoS slowloris a um servidor web utilizando o cálculo da entropia de Shannon 
	(entropia de IP origem ou entropia de IP destino) e mais duas métricas 
	criadas nesta pesquisa: medidas de taxa de envio de pacotes vazios por 
	segundo (PVS) e taxa de recebimento dos caracteres delimitadores de fim de 
	cabeçalho do protocolo HTTP, FCS (Fim de Cabeçalho por Segundo).
	
	
	
  Download da Dissertação 
	
	
	
Para a utilização do dataset desenvolvido na Dissertação de Mestrado, é necessário o preenchimento de um formulário:
	
	
	
	
	EMAIL: edsonbsouza@ime.eb.br
	
	
	
