5.3. Experiments - Anomaly Detectio

5.3. Experiments - Anomaly Detection results at different traffic rates
In order to evaluate our proposed mechanism, we tested our algorithms under multiple and
different network environments, with respect to the following three properties: i)average
normal traffic rate, ii) sampling rate and iii) attack rate as shown on Table 4. For the average
network traffic rate, we used datasets of 50Mbps, 100Mbps and 500Mbps. This practice
proved that our method can be used for anomaly detection purposes in various environments,
ranging from SOHO networks and campus departments to ISPs. Furthermore, we deployed
our sFlow approach with sampling of 1/64 and 1/256 for the cases of 100Mbps and 500Mbps
respectively. Finally, for each different network traffic rate, we injected packets emulating
DDoS, Worm and Port scanning attacks, at varying packet rates.

Kết quả (Việt) 1:

5.3. thí nghiệm - kết quả phát hiện bất thường ở mức lưu lượng truy cập khác nhau
để đánh giá các cơ chế đề xuất của chúng tôi, chúng tôi thử nghiệm các thuật toán của chúng tôi dưới nhiều và
môi trường mạng khác, đối với các thuộc tính sau ba: tôi) trung bình
tỷ lệ lưu lượng truy cập bình thường, ii) lấy mẫu tỷ lệ và tỷ lệ iii) tấn công như được hiển thị trên bảng 4. Cho mức trung bình
tỷ lệ lưu lượng truy cập mạng, chúng tôi sử dụng datasets 50Mbps, 100Mbps và 500Mbps. Thực hành này
đã chứng minh rằng phương pháp của chúng tôi có thể được sử dụng cho mục đích phát hiện bất thường trong môi trường khác nhau,
từ SOHO mạng và các khuôn viên trường sở tới ISP. Hơn nữa, chúng tôi triển khai
chúng tôi sFlow phương pháp tiếp cận với mẫu của 1/64 và 1/256 cho trường hợp 100Mbps và 500Mbps
tương ứng. Cuối cùng, cho mỗi tỷ lệ lưu lượng truy cập mạng khác nhau, chúng tôi tiêm các gói dữ liệu thi đua
DDoS, sâu và cổng quét cuộc tấn công, lúc thay đổi tỷ giá gói.

Kết quả (Việt) 2:

5.3. Thí nghiệm - bất thường phát hiện kết quả ở mức độ dung lượng khác nhau
Để đánh giá cơ chế đề xuất của chúng tôi, chúng tôi thử nghiệm các thuật toán của chúng tôi dưới nhiều và
môi trường mạng khác nhau, liên quan đến ba đặc tính sau đây: i) trung bình
tỷ lệ giao thông bình thường, tỷ lệ ii) lấy mẫu và iii) tỷ lệ tấn công như thể hiện trên Bảng 4. Đối với trung bình
tỷ lệ lưu lượng mạng, chúng tôi sử dụng bộ dữ liệu của 50Mbps, 100Mbps và 500Mbps. Điều này thực tế
đã chứng minh rằng phương pháp của chúng tôi có thể được sử dụng cho mục đích phát hiện bất thường trong các môi trường khác nhau,
khác nhau, từ các mạng SOHO và các phòng ban tại trường để các ISP. Hơn nữa, chúng tôi triển khai
cách tiếp cận của chúng tôi với sFlow chọn là 1/64 và 1/256 đối với trường hợp 100Mbps và 500Mbps
tương ứng. Cuối cùng, đối với mỗi tỷ lệ lưu lượng mạng khác nhau, chúng tôi tiêm các gói thi đua
DDoS, Worm và các cuộc tấn công Cảng quét, ở mức giá gói khác nhau.