АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ МЕТОДА ИДЕНТИФИКАЦИИ DDOS-АТАКИ НА ФИЗИЧЕСКОМ УРОВНЕ СЕТЕВОЙ МОДЕЛИ OSI К РАЗЛИЧНЫМ ВАРИАЦИЯМ НАГРУЗКИ НА КАНАЛ

В статье представлен анализ разработанного метода идентификации распределенной атаки на отказ в обслуживании канала. Где основным аспектом исследования является: выявление и устранение уязвимостей от различных способов псевдолегитимизации трафика злоумышленником. Разработаны математические модели атаки и её идентификации, применение которых было реализовано посредством среды разработки Lazarus. Полученные результаты компьютерного моделирования позволили дать адекватную оценку устойчивости разработанного метода идентификации и послужили инструментом поиска решения для выявленной проблемы. Результаты работы необходимы для реализации данного метода в системе динамического расширения канала клиента провайдера.

распределенная атака, идентификация, канал, зараженная сеть, ширина канала, сетевая модель, физический уровень, максимальный размер блока, DDOS, identification, channel, BOTNET, channel width, network model, physical layer, MTU

1. Мамедов Р. А. Системный анализ трафика провайдера на предмет выявления распределённой атаки на отказ обслуживания канала // Научный журнал «Современная наука и инновации». Вып. № 1. Ставрополь - Пятигорск, 2014. C. 24-31.

2. Мамедов Р. А. Анализ применения и последствия массированных атак распределенного отказа в обслуживании на сервер со среднестатистической мощностью // Научно-технический вестник Поволжья. №3 2014. Казань: Научно-технический вестник Поволжья. №3 2014. Ст. 150-157.

3. Мамедов Р. А. Системный анализ метода фильтрации нелегитимных запросов на сетевом уровне модели OSI // Материалы международного экономического форума «Структурные преобразования экономики Северного Кавказа: точки роста и перспективы развития» РЭУ имени Г. В. Плеханова 2016 г. Пятигорск. С. 623-630.

4. Мамедов Р. А. Системный анализ статического предоставления провайдером услуги доступа в интернет / Материалы III Всероссийской научно-практической конференции Том I «Молодёжь наука инновации» г. Грозный 2014 г. Ст. 32-37.

5. Мамедов Р. А. DDOS-атаки как интернет - терроризм и современные методы борьбы с ними // Материалы всероссийской научной конференции «Вузовская наука Северно-Кавказскому федеральному округу» / ФГАОУ ВПО «СКФУ» (филиал) в г. Пятигорске, 2013. Т2 (ч.П). С.12-15.

6. Мамедов Р. А. Анализ кроссплатформенного формирования вредоносной сети злоумышленником // Материалы всероссийской научной конференции «Вузовская наука Северно-Кавказскому федеральному округу» /ФГАОУ ВПО «СКФУ» (филиал) в г. Пятигорске 2015. Т2 (ч.П). С. 39-43.

7. Babuska R. Construction of fuzzy systems - interplay between precission and transparency // Proc. of Europ. Sympos. on Intell. Techn., Aachen (Germany). 2000. P 445-452.

8. Lei Wang, Dun-bing Tang. An improved adaptive genetic algorithm based on hormone modulation mechanism for job-shop scheduling problem//Expert Systems with Applications. 2011. Vol. 38, № 6. Р 7243-7250.

9. Mandani E.H. A fuzzy rule-based method of controlling dynamic processes. Queen Mary College. London, 1981.

10. Zadeh L.A. Is there a need for fuzzy logic? // Information Sciences, Elsevier. 2008. № 178. P. 2751-2779.