ОЦІНКА СТІЙКОСТІ МЕРЕЖІ INTERNET OF THINGS ЗА ДОПОМОГОЮ ПОКАЗНИКІВ ЦЕНТРАЛЬНОСТІ ЗВ'ЯЗКІВ
Ключові слова:
INTERNET OF THINGS, показники центральності (централізації) зв'язків, комп'ютерна мережа, стійкість, безпеку
Анотація
На основі результатів дослідження існуючих вразливостей комп'ютерних мереж INTERNET OF THINGS (IoT) в статті визначено ряд перспективних напрямків подальшого вдосконалення методів і засобів забезпечення безпеки даних. В рамках одного з перспективних напрямків проведено аналіз основних показників центральності зв'язків комп'ютерної мережі IoT. Визначено порівнянність результатів використання як уже відомих, так і нових (удосконалених) показників при оцінці стійкості мереж до зловмисним атакам. Також виявлено ефективність використання вдосконаленого показника Local Vector Centrality при оцінці стійкості мережі до міжосьовим атакам.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Rashmi V. Deshmukh. Understanding DDoS Attack & its Effect in Cloud Environment / Rashmi V. Deshmukh, Kailas K. Devadkar // Procedia Computer Science, 2015. - Tokyo, Japan. - Vol. 49. - P. 202-210.
2. Bot Traffic Report 2016 [Electronic resource] / Access regime: https://www.incapsula.com/blog/bot-trafficreport-2016.html.
3. Hackmageddon Information Security Timelines and Statistics [Electronic resource] / Access regime: http://www.hackmageddon.com/
4. Gartner: Start security monitoring in the public cloud [Electronic resource] /Access regime: http://www.networkworld.com/article/2167209/security/gartner--start-security-mo-nitoring-in-the-public-cloud.html.
5. Global DDoS Threat Landscape Q1 2016 [Electronic resource] / Access regime: https://www.incapsula.com/ddos-report/ddos-report-q1-2016.html.
6. Головін А. Виявлення DDoS-атак прикладного рівня шляхом використання моделі Map Reduce / А. Головін // Інформаційні технології та безпека. - К.:Ін-т спец. зв'язку та захисту інформації Нац. техн. ун-ту України "Київ. політехн. ін-т", 2015. - Том. 3, вип. 2 (5). - С. 117-124.
7. Jie-Hao C. DDoS defense system with test and neural network / C. Jie-Hao, Z. Ming, C. Feng-Jiao, Z. An-Di // Proceedings of the IEEE International Conference on Granular Computing, 2012. - Hangzhou, China. - P. 38-43
8. Shanmugam B. Improved Intrusion Detection System using Fuzzy Logic for Detecting Anamoly and Misuse type of Attacks / B. Shanmugam, N. Idris // Proceedings of the International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, 2009. - Malacca. - P. 212-217.
9. Рубан І.В. Исследование удаленных атак на распределительно вычислительные сети / І.В. Рубан, С.С. Сєров // Системи обробки інформації. - Х.: Харьковский университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба, 2013. - Вип. 5 (112). - С. 118-120.
10. FuiFui Wong. A survey of trends in massive ddos attacks and cloud-based mitigations / FuiFui Wong, Cheng Xiang Tan // International Journal of Network Security & Its Applications (IJNSA), 2014. - Vol. 6, No. 3. - P. 57-71
11. Види DDoS-атак та алгоритми виявлення DDoS- атак типу Flood-Attack / Н.В. Багнюк, В.М. Мельник, О.В Клеха, І.А. Невідомський // Науковий журнал “Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво”, 2015. - Луцьк. - Вип. 18. - С. 6-12
2. Bot Traffic Report 2016 [Electronic resource] / Access regime: https://www.incapsula.com/blog/bot-trafficreport-2016.html.
3. Hackmageddon Information Security Timelines and Statistics [Electronic resource] / Access regime: http://www.hackmageddon.com/
4. Gartner: Start security monitoring in the public cloud [Electronic resource] /Access regime: http://www.networkworld.com/article/2167209/security/gartner--start-security-mo-nitoring-in-the-public-cloud.html.
5. Global DDoS Threat Landscape Q1 2016 [Electronic resource] / Access regime: https://www.incapsula.com/ddos-report/ddos-report-q1-2016.html.
6. Головін А. Виявлення DDoS-атак прикладного рівня шляхом використання моделі Map Reduce / А. Головін // Інформаційні технології та безпека. - К.:Ін-т спец. зв'язку та захисту інформації Нац. техн. ун-ту України "Київ. політехн. ін-т", 2015. - Том. 3, вип. 2 (5). - С. 117-124.
7. Jie-Hao C. DDoS defense system with test and neural network / C. Jie-Hao, Z. Ming, C. Feng-Jiao, Z. An-Di // Proceedings of the IEEE International Conference on Granular Computing, 2012. - Hangzhou, China. - P. 38-43
8. Shanmugam B. Improved Intrusion Detection System using Fuzzy Logic for Detecting Anamoly and Misuse type of Attacks / B. Shanmugam, N. Idris // Proceedings of the International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, 2009. - Malacca. - P. 212-217.
9. Рубан І.В. Исследование удаленных атак на распределительно вычислительные сети / І.В. Рубан, С.С. Сєров // Системи обробки інформації. - Х.: Харьковский университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба, 2013. - Вип. 5 (112). - С. 118-120.
10. FuiFui Wong. A survey of trends in massive ddos attacks and cloud-based mitigations / FuiFui Wong, Cheng Xiang Tan // International Journal of Network Security & Its Applications (IJNSA), 2014. - Vol. 6, No. 3. - P. 57-71
11. Види DDoS-атак та алгоритми виявлення DDoS- атак типу Flood-Attack / Н.В. Багнюк, В.М. Мельник, О.В Клеха, І.А. Невідомський // Науковий журнал “Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво”, 2015. - Луцьк. - Вип. 18. - С. 6-12
Опубліковано
2017-12-30
Як цитувати
SemenovaН.S. Оцінка стійкості мережі internet of things за допомогою показників центральності зв’язків / SemenovaН.S., M.V. Bartosz // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2017. – Т. 1 (41). – С. 29-32. – Режим доступу: https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/626 (дата звернення: 20.04.2024).
Розділ
Статті
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
