Detection of DOS-attacks in network traffic by the method of Wavelet-transformation (retracted)

DOI: 10.31673/2409-7292.2020.023746

Abstract

Network traffic data analysis is very important for detecting DOS attacks and malicious anomalies. Many data mining techniques have been found to manage data and use it for security purposes. Fast and accurate search for content-based queries is critical to making such numerous data streams useful. This paper proposes an analysis of the deauthentication attack and the localization of the anomaly data by the wavelet transform method.

Keywords: Linux, wavelet transform, noise reduction, network traffic, DOS attack, packet injection, access point.

References
1. 1. Compton, S. and Hornat, C., "802.11 denial of service attacks and mitigation", SANS Institute InfoSec Reading Room, 2007, pp.14-18.
2. Tverdohleb J.V. Processing of ECG signals based on wavelet transformation / J.V. Tverdohleb, V.I. Dubrovin // International journal of advanced science and technology. – 2011. – Vol. 30. – P. 73-81.
3. J. Tverdohleb Non-pharmacological correction methods of central nervous system disturbances / V. Dubrovin, M. Zakharova, A. Rashavchenko, J. Tverdohleb // Proceedings of Information Technologies In Innovation On Business Conference. – Kharkiv: KhNURE, 2015. – P. 43-46.
4. J. Tverdohleb Wavelet technologies of non-stationary signals analysis / J. Tverdohleb, V. Dubrovin, M. Zakharova // 1-th IEEE International Conference on Data Stream Mining & Processing. – Ukraine, Lviv: LPNU, 2016. – P. 75-79.
5. M. Vipin and S. Srikanth, "Analysis of open source drivers for IEEE 802.11 WLANs," 2010 International Conference on Wireless Communication and Sensor Computing (ICWCSC), Chennai, 2010, pp. 1-5.
6. Р. Корольков, С. Куцак Особливості реалізації атаки деавтентифікації в мережах стандарту 802.11 // Ukrainian Information Security Research Journal, —2019. — Т. 21. — № 3. — С. 175-181.
7. H. Peng, "WIFI network information security analysis research", Proceedings of 2012 2nd International Conference on Consumer Electronics, Communications and Networks (CECNet). Yichang, pp. 2243-2245, 2012.
8. D. Joshi, Dr. Ved Vyas Dwivedi, K. Pattani, "De-Authentication attack on wireless network 802.11i using Kali Linux" IRJET, Volume 04, Issue 01, pp. 1666-1669, Jan 2017.
9. R. Cheema, D. Bansal, Dr. Sanjeev Sofat, "Deauthentication/Disassociation Attack: Implementation and Security in Wireless Mesh Networks", International Journal of Computer Applications, Volume 23, No.7, pp. 7-15, June 2011.
10. Shwan Dyllon and Perry Xiao (October 3rd 2018). Wavelet Transform for Educational Network Data Traffic Analysis, Wavelet Theory and Its Applications, Sudhakar Radhakrishnan, - 2018. – 268p.
11. C. Huang, S. Thareja and Y. Shin, "Wavelet-based Real Time Detection of Network Traffic Anomalies," 2006 Securecomm and Workshops, Baltimore, MD, pp. 1-7.
12. Соловьев, Н.А. Обнаружение вторжений на основе вейвлет–анализа сетевого трафика / Н.А. Соловьев, Н.А. Тишина, И.Г.Дворовой // Вестник УГАТУ / научно практический журнал. – Уфа. – 2010. – Т .14, №5(40). – С. 188 – 194.
13. Li, L., Lee, G. DDoS Attack Detection and Wavelets. Telecommun Syst 28, 2005, pp. 435–451.
14. Твердохліб Ю. В. Методи та інформаційна технологія комплексного оцінювання параметрів вейвлет-перетворення нестаціонарних сигналів [Текст]: автореф. дис. ... канд. тех. наук: 05.13.06 / Твердохліб Юлія Володимирівна; Харків. нац. екон. ун-т ім. Семена Кузнеця. – Харків, 2018. – 20 с.
15. Аносов, М.М. Проценко, О.Л. Дубинко, М.Я. Павлунько Застосування вейвлет-перетворення для аналізу цифрових сигналів//Сучасний захист інформації. - №1(33), - 2018, - pp.38-42.
16. Пат. 90102 Україна, МПК6 G01R 23/16. Спосіб визначення оптимального вейвлету для аналізу сигналів на основі дослідження його амплітудно-частотної характеристики [Текст] / В.І. Дубровін, Ю.В. Твердохліб; заявник и патентовласник: Запорізький національний технічний університет. - заявл. 20.12.13; опубл. 12.05.14, Бюл. №9., 3с.
17. Dubrovin V.I. R-peaks detection using wavelet technology / V.I. Dubrovin, J.V. Tverdohleb, V.V. Kharchenko// Радиоэлектроника, информатика, управление. – 2013. – №2 (29). – P. 126-129.
18. Проценко, М.М. Павлунько, М.Я. Мороз, Д.П. Бржевська З.М. Методика фільтрації цифрових сигналів з використанням швидкого вейвлет-перетворення //Сучасний захист інформації. - №1(37), - pp. 64-69, – 2019.
19. Шелухин, О. И. Обнаружение DOS и DDOS-атак методом дискретного вейвлет-анализа / О. И. Шелухин, А. В. Гармашев // T-Comm-Телекоммуникации и Транспорт. — 2011. — № 1. — C. 44-46.
20. Шелухин О.И., Сакалема Д.Ж., Филинова А.С. Обнаружение вторжений в компьютерные сети (сетевые аномалии) // Научно – техническое издательство Горячая линия – Телеком. 2016. —211c.
21. Проценко, М.М. Куртсеітов, Т.Л. Павлунько, М.Я. Бржевська, З.М. Застосування пакетного вейвлет-перетворення для обробки радіотехнічних сигналів//Сучасний захист інформації. – №3(35). – 2018, – pp.11-15.
22. Дубровин В.И. Исследование изменений энтропии и энергии на этапах декомпозиции сигнала / Дубровин В.И., Твердохлеб Ю.В. // Радиоэлектроника, информатика, управление. – 2013. – №2 (29). – С. 54-58.