แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

The Classification of DDoS Attacks Using Learning Techniques

ThaSH: Information Technology
Abstract: Distributed Denial of Service (DDoS) is a well-known attack with the power of damage. The process of DDoS is to disrupt the normal traffic of a targeted server by overwhelming it with a flood of Internet traffic. This action affects the legitimate users inaccessible to the resources. Moreover, many businesses today have been faced with DDoS attacks derogation that not only take the physical damage of resources, but also cause a massive financial damage. The idea of this research is to find good ways to detect and classify DDoS attacks that aim to avoid the cause of failure due to network attacks by using deep learning (DL) techniques. Therefore, the proposed models based on deep neural networks have been provided to perform the capability in the multiclass classification of DDoS. CICDDoS2019 is a new taxonomy of the DDoS attacks dataset that has been utilized as the reference of this framework. Two proposed models have been implemented with the simple DNN structure and the Convolutional autoencoder. Overall accuracies obtained from the proposed models are 0.812 and 0.851, respectively. Furthermore, the correct prediction of each class is high up to 0.999. The results showed that the proposed networks display the satisfying outcome with the high accuracy, precision, recall, and F1-score. The comparisons of the proposed models with the reference network and other machine learning algorithms, namely, Logistic Regression, and Naïve Bayes are also indicated in this research and the results point out the outperforming efficiency of the proposed models.
Thai-Nichi Institute of Technology. Center of Academic Resource
Address: BANGKOK
Email: rodjaney@tni.ac.th
Email : sarayut.n@tni.ac.th
Role: Advisor
Created: 2566
Modified: 2023-01-23
Issued: 2023-01-23
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
CallNumber: Thesis.MIT TNI J61T 2021
eng
DegreeName: Master of Science
©copyrights Thai-Nichi Institute of Technology
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 Jirasin Boonchai Thesis MIT 2021.pdf 13.06 MB1 2024-07-16 11:05:40
ใช้เวลา
0.032696 วินาที

Jirasin Boonchai
Title Contributor Type
The Classification of DDoS Attacks Using Learning Techniques
สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
Jirasin Boonchai
Sarayut Nonsiri
วิทยานิพนธ์/Thesis
Sarayut Nonsiri
Title Creator Type and Date Create
The Classification of DDoS Attacks Using Learning Techniques
สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
Sarayut Nonsiri
Jirasin Boonchai
วิทยานิพนธ์/Thesis
Optimization of Uld Load Planning
สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
Sarayut Nonsiri
Wiphawi Kaeothep
วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 8
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3,255
รวม 3,263 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 253,676 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 411 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 348 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 108 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 14 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 11 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 1 ครั้ง
รวม 254,572 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.136
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.104