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【24h】

Fog Layer-based DDoS attack Detection Approach for Internet-of-Things (IoTs) devices

机译:基于FOG层的DDOS攻击检测方法,用于互联网的互联网(IOTS)设备

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摘要

The Internet of Things (IoT) represents the network of smart devices that are connected through the internet. The devices in the IoT network collect data from the physical world and transmit it to a cloud server. The decentralized nature of IoT made it vulnerable to many cyber attacks. The DDoS attack is one of the attacks among all the cyberattacks and it attacks the availability of the network. Due to DDoS attacks legitimate devices in the IoT network not able to transmit the information to the cloud server. In this paper, we propose a Fog layer-based DDoS attack detection method for IoT devices. The proposed approach uses clustering and entropy-based method to identify malicious nodes in the IoT network. We implement our proposed approach on ommnet++ simulator and efficiency is evaluated by statistical parameters like packet delivery ratio, throughput, precision.
机译:事物互联网(IOT)表示通过互联网连接的智能设备的网络。 IOT网络中的设备从物理世界中收集数据并将其传输到云服务器。 IOT的分散性使它易受许多网络攻击攻击。 DDOS攻击是所有网络攻击中的攻击之一,它攻击了网络的可用性。 由于DDOS攻击IOT网络中的合法设备无法将信息传输到云服务器。 在本文中,我们提出了一种基于雾层的DDOS攻击检测方法,用于IOT设备。 所提出的方法使用基于群集和基于熵的方法来识别物联网网络中的恶意节点。 我们在OMMNet ++模拟器上实施我们提出的方法,并通过统计参数等统计参数来评估效率,如分组传递比率,吞吐量,精度。

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