Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d   C om put er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   10 ,  No.   4 ,  A ugus t   2020 ,   pp. 365 1~36 59   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v10 i 4 . pp3651 - 36 59          3651       Journ al h om e page :  http: // ij ece.i aesc or e.c om/i nd ex .ph p/IJ ECE   Detectio n of the  b otnets’  l ow - rate  DDoS  atta cks    based on  se lf - simil ar it y       Sergii L ys e nk o 1 , Ki ra  B ob r ovniko va 2 , Se rhii  M ati uk h 3 ,  Ivan Hurm an 4 , O le h  Saven ko 5   1 ,2,3,5 Depa rtment   of  Com pute r En gine er ing  and   S ystem Program m i ng,   Khm el n y tsk y i   Nat iona l   Univ ersity ,   Ukrai n e    4 Depa rtment of  Software   Eng ineer,   Khm el n y tsk yi  Nat iona l   Unive rsit y ,   Ukra ine         Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   A ug  4 , 2 019   Re vised  Jan  16 ,   20 20   Accepte d  Fe b 1 , 2 020     An  art ic l e  pre se nts  the   appr oa c h  for  the   botne t s’  low - rat e  a  D DoS - at ta cks   det e ct ion  b ase d  on  the   botn et ’s  beha vior  in  th e  net work.  De te c tion  proc ess  invol ves  th e  an aly s is  of  the  n et work  tr aff i c,  gene ra te d   b y   t he  botn et s’    low - rat e   DD oS  at t ac k.   Propos ed  te chn ique  is  th e  par t  of  bo tne t s  det e ct io n   s y stem – BotGRABB ER  s y stem.   The   nove lty   of  the   pap er  is  that   the   low - ra te  DD oS - at ta cks  det e ct ion  invo lves   not  onl y   the   net work  fea tur e s,  inhe ren t     to  the   bo tne ts,   but  al so  ne twork  tra ffi c  self - sim il ari t y   ana l y sis,  whi c h     is  def ine d  with  the   use  of  Hurs t  coe ff ic i ent.  De te c ti on  proc ess  consists  of    the   knowledge   f orm at ion  base d  on  the   fea tur es  tha t  m a y   indi c ate  low - rate   DD oS  at ta ck  pe rform ed  b y   a  b otne t;   n et work  m onit oring,   whi ch  anal y zes   informati on  obt ai ned  from   th e   net work  and  m aki ng  conc lus ion  abou t   poss ibl e  DD oS  at t ac k  in  th e  n et work;  and  th e   appl ia n ce   of  t he  sec uri t y   sce nar io  for  the  cor pora t e  ar ea   net work’s   infra s truc tur e  in  th e  situa t ion  of   low - rat e   a tt a cks.   Ke yw or d s :   Botnet  detect ion     Cy ber  att ack   Hurst c oeffici ent   Lo w - rate D D oS   at ta ck   Netw ork  tra ff i c self - sim il arity   Copyright   ©   202 0   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Ser gii Ly sen ko ,   Dep a rtm ent o f C om pu te r  E ng i neer i ng and  Syst e m  Pr ogram m ing ,    Kh m el nytskyi  N at ion al   U niv e rsity ,    11 Insty tutska   str., K hm el nyts kyi, Uk raine,  2901 6.   Em a il : spr ly senko @g m ai l.com       1.   INTROD U CTION   Nowa days  the   cy ber c rim inals   im ple m ent  di ff ere nt  ways  to  obta in   the   prof it   from   the  le gitim at e   bu si nesses ,  w hi ch  ha ve  bec om e  theirs  ta rg e t.  Ma lware  are  on e  of   t he  m os t  powerfu l  cy be rcr im inals’  too ls  f or   at ta ining   su c h  go al s  [1 - 2].  O ne  the  ty pe  of  the  m a li ci ou s  act ion   agai ns t  the  us e rs’   c ompu te r  syst e m s,  cl oud  infr a struct u re  the  distrib uted   den ia l - of - ser vice  (DD oS )  at ta cks – the  at t e m pt  to  disrupt  norm al   traff ic   of     a targeted se r ve r,  servic e  or   ne twork by o verwh el m ing  the targ et   or  it s surroun ding in fr ast ru ct ur e  with a  flo od  of Inte r net traf fic [ 3].    In   th e  m od ern  cy ber   w orl d  a   bo t nets  are  th e  m ai n  too l  f or  pe rfor m ing   of  su c h  ty pe  of   at ta cks  [4 ] .   The  bots  of  bo tnets  are   com pr om ise d  de vice s  desi gn e d  to  a tt ack  a  si ng le   s erv e r,  net work  or  a pp li cat io n  with   an  over wh el m i ng   nu m ber   of   requests,  pac ke ts  or   m essages.  A  low  an d  s low  at ta ck  is  a  ano the r  ty pe  of   D oS  or  D D oS  att ack  that  reli es o n  a  sm a ll   strea m   of  v ery  sl ow   t r aff ic   with   re quest s  wh ic h  ca n  ta rg et   ap plica ti on  or  serv e r  res ourc es,  there by  pr e ven ti ng  ge nuin e  us ers  f ro m   a ccessi ng   the  s erv ic e.  T o  carr y  ou t  low  an d  slow  at ta cks  c ybe r  a tt ackers  ca n us e H TT P  head e r s,  H TTP  post  r equ e sts,  or TC P traffic .    Un li ke   a  brute - force  at ta cks ,  t he  l ow  an d  slo w  at ta cks   re quire  ver y  li tt le   ba ndwidt h  a nd  can  be  ha r d  to  m i ti gate,  as  each  bo t  is  a   le gitim at e  In te rn et   dev ic e  a nd   ge ner at e  by   them   s lo w  at ta ck  traff ic   i s  ver y   diff ic ult  to  disti nguish   from   t ho s e  of  le giti m at e  cl ie nts  [5 – 6].   O ne  of   t he   way  of  t he  low - rate  D DoS   at ta cks  detect ing   is  th e  traff ic   analy sis  con ce rn i ng  it s  sel f - si m i l arit y  of   traff ic .  This  m e tho d  al lows   identi fyi ng     the h i dd e n  m a li ci ou s tra ff ic  in  r eal - ti m e.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t  2020  :   36 51   -   3659   3652   2.   RESEA R CH MET HO D   In   recent  ye a rs,   the  gr eat   nu m ber   of  th e  bo t net  dete ct ion   ap proac hes  ha ve  bee n  de velo pe d.     The  wor ks   [ 7,  8]  are  fo c us e d  on  analy sis  th e  DDoS  at ta ck   issues  at   a pp l ic at ion   la ye r.   The  cl assifi cat ion   of  DDoS  t hr ea ts base d  on  ab nor m al   beh avio r  a t  app li cat ion   la ye r  and   t he  s um m arized  inform ation   ab out  var i ou s   DDoS  to ols  wer e  co ns i dered.  F ur the rm or e,  it   cat ego ri zes  DDoS  at ta ck  ha nd li ng  te chn iq ues  ba sed  on  m on it or ing,  preven ti ng,  d et ec ti ng , a nd m it ig at ing  c on c epts.     In   [ 9]  the  netw ork  tra ff ic   patte rn   ge ner at e d  by  dif fe ren t  ty pes  of  slo w  D oS   at ta ck   w hic h  is  ta r geted   on   HTT P  a pp li cat ion   was  an a ly zed.  By   m on it or in g  an d  a na ly zi ng   so m e  sign i ficant  net w ork  based  pa ra m et er s   su c h  as  wind ow  siz e  a nd  del ta   tim e  of   the  pack et ,   w hi ch   can  be  c ollec te d  f r om   the  network  gate way,   a  host  m achine  in de pe nd e nt  ea rly   de te ct ion   of  sl ow  DoS  at ta ck  is  der i ved  an d  preve ntive  ac ti on   ca n  be  ini ti at ed  from  the n et w ork  g at e way it sel f.   In   [10]  a  netw ork - base d  sl ow  HTTP  D D oS   at ta ck  def e ns e  m et ho d,  w hi ch   is  assist ed  by  a  so ft war e - def i ned   netw ork  that  can  detect   and   m i ti gate  slow   H TTP  D DoS  at ta cks  in  the  netw ork,   w as  propose d.   In  [11]  a  com pr ehe ns ive  sur vey  of   DDoS  at ta ck ,  inclu ding  a  sys tem at ic  analy si s  of   this  ty pe  of   at ta cks ,  pro te ct io n  and  m itigati on   te chn iq ues ,  possible  li m it ation s  a nd  c halle nges  of  e xisti ng   researc h  a nd  s om e  i m po rtant  f utur e   researc h direct i on s  are  outl ine d.   In  the  pa per  [ 12]   a  def e ns e   m et hod  a gainst   the  distrib uted   slow  HT TP  D oS   at ta c k  by  di sco nn ect in g  the  at ta ck  c on necti ons  sel ect ively   by  f oc usi ng  on  t he  num ber   of  c onnecti ons  f or  e ach  IP   a ddres s  an d    the  durati on  ti m e  was  de velo ped.  I n  [13]  a  fr am ewo r k  f or   the  detect io n  and   m it igati on   of   t he  slo w - r unni ng   DDoS  at ta ck s   within  the  ne twork  i nfrastru ct ur e  withou t  requirin g  ac cess  to  ser ve r s  unde r  at - ta c k  was   pro po se d.   I n  add it io n,   t he  sever al   sc hem es  for  th e  at t ackers  i de ntific at ion   in  t he   netw ork  bas ed  on    the  m easur ing   the  pac ket  rate   and   t he  unif orm ity  of   the  pa cket  distance s  wer e  c onside re d.   I n  [14]  the  slow  read  D oS  at ta ck  was  a naly zed  a nd  the   sec ure  set ti ng   of  w e b  se rv e r  a gain s t  su c h  at ta ck   w ere  der i ve d.  A uthors  fou nd   out  that  the  ef fici ent  at ta ck  ca n  be  real iz ed  w he n  the  band width  is  over  500  K bps  and   t hat  at ta ck er  can  m or e eff ect ive  at ta ck  by sett in g  the  con necti on  rate eq ual to   the pr ocess  ca pa bili ty  o f  w eb   serv e r.   The  a ppr oac h  [ 15 ]  h a ve  diff e r entia t ed  the   le gi tim acy   of   a ny traff ic   i rr es pect ive  of  t he  netw ork  tra ff ic   protoc ol  us in g  the  Hurst  pa ra m et er  and   thu s   al lows   detect ing   DDoS  at ta cks  base d  on  se lf - sim i la rity   pr op e rty   of   net wor k  traf fic.  The  m et ho d  show s  high - detect ion   acc uracy   fo r  both  lo w - rate  and   high - rate  DDoS  a tt acks   and   m ini m u m   false  po sit ive s,  howe ver   on ly   wh en  the  s om e  assu m pti on s  a re  true.   Othe rw ise ,  the   ran ge     of   H urst  par a m et er  value  fo r  at ta ck  traf f ic   m a y  chan ge ,  the  false  al arm   per cent - a ge  m a y  be  hig he r ,     and   the  f urt he r   fine - tu ning  m ay   be  need e d.   In   [ 16 - 17 ]   the  m achine  le arn i ng - based   m et ho ds   for  cy ber at ta cks   detect ion  are   presente d.   N et work  be ha vio r - ba sed   dete ct ion   te c hn i ques  are  prese nt ed  in   [ 18 ] ,   wh e re     the  inv est igati on   of   a  la rg e  a m ou nt  of   norm al   traff ic   and   a m ou nt  of   m a liciou s  tr af fic  is  pro vid e d.   I n  [19,   20]  the syst em atic rev ie w of  a sp e ct s o f  DD oS  at ta cks dete ct ion an d new f ram ewor ks  a re inv est igate d.       3.   RESU LT S  AND A N ALYSIS     Du e   to  high  i ntension  of  the  c yberatt acks  de velo pm ent  a  great   a m ou nt  of  t echn i qu e s  devoted  t o  thi s   pro blem   hav e  been   pro du ce s   durin g  la st  ye ars.   O ne  of   th e m   is  a  bo tne t  detect ion   syst e m – BotGRAB BER .  Pr ese nted  syst e m   was  de ve lop e d  f ro m   the  idea  t o  de te ct   the  bo t ne ts’  at ta cks  us ing   the   m ulti - age nt     syst e m   [2 1].  The  ne xt  ge ne rati on s  of   t he   BotGRABB E R  syst e m   hav e  ob ta ine d  the   po s sibil it y  to  detect     the  bo t nets   that  us e  DN S  e vasio n  te chn i ques  (cycl ing   of   I P  m app in g,   “d om ai n  fl ux ” ,  “fast  flu x”  an d    DNS - tu nnel in g)  via  DNS  traf fic  analy sis,  an d  the  possibil it y  to  analy ze  th e  so ftwa re’s  be hav i or   in  the  ho st ,  wh ic h   m ay  ind ic at e the possi ble prese nce  of bot di rectl y i n t he  host  [22 - 24].   The  m os t  i m p or ta nt  upgr a de   of   BotGR AB BER   syst e m   was  it s  transf or m at ion   into  th e  sel f - ada ptive  syst e m   fo r  the  cor po rate  area  networks’  resil ie nce  in  the  pr e sence  of  bo t nets’  cy be ratt ac ks .  Ba s ed  on    the  gathe re d  I nt ern et   traf fic  fe at ur es  in he ren t   to  cy ber at ta ck s,  the  Bot GRA BB ER  syst e m   was  able  to  pr oduce  the  secu rity   scenari os   acc ordin g  to   cy berat ta cks  pe rform ed  by  bo t ne ts  in  or der   t o  m it igate   the  at ta cks     and   e nsure  th e  networ k’ s  r esi li ent  fu ncti on i ng.  The  propose d  ap proa ch  us e d  the  s e m i - su pe rv ise d  fu zzy     c - m eans  cl us te rin g,   w her e  t he   obj ect s   of  cl us te rin g  we re  the  feat ur e   ve ct or s  w hich  el e m ents  m a y  ind ic at e     the  ap pear a nce   of   cy be r  th re at s  in  the  co rpor at e  area  net works  [ 25 ] .  T his  pa per   pr e s ents  the  ap pro ach  f or    the botnet  dete ct ion   of the l ow ra te  DD oS  a tt acks v ia  t he B otGRA BB E R sy stem .       4.   THE  PROPO SED  METHO D   The  lo w - rate  DDoS  at ta cks  identific at ion   base d  on  the  tr aff ic   sel f - sim ilarity   analy sis  i s  the  pa rt  of   bo t nets  detect ion  pr ocess  pe rfor m ed  by  a   sel f - a da ptive   syst e m – BotG RABB ER  syst e m   [25].  It  presents     the  f ram ewo rk  for  ass uri ng  the  net works’   resil ie nce  under   t he  bo t nets’  cy be ratt ack s.  I n  order  to   detect     the  bo t nets  it s  m ai n  featur es   are  to  be  gat her e d  an d  anal yz ed.   The  f eat ur es  a r e  form e d  as  featu re  ve ct or s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Detect ion   of t he  botnets’  low - ra te   DDoS  atta cks b as e d on s el f - simil ar it y ( Ser gii Lysenk o)   3653   and  are  cl us te r ed  a nd   a   res ult  of   t he  cl ust ering   is  t he  assi gnm ent  of   eac h  featur e   vect or   to  a  cl us te r ,  w hich  is   corres pondin g t o  a  giv e n  cy be ratt ack.   The  lo w - rate  DDoS  at ta cks  identific at ion   base d  on  the  tr aff ic   sel f - sim ilarit y  analy sis  i s  the  pa rt  of   bo t nets  detect ion  pr ocess  pe rfor m ed  by  a   sel f - a da ptive   syst e m – BotG RABB ER  syst e m   [25].  It  presents     the  f ram ewo rk  for  ass uri ng  the  net works’   resil ie nce  under   t he  bo t nets’  cy be ratt ack s.  I n  order  to   detect     the  bo t nets  it s  m ai n  featu res   are  to  be  gat her e d  an d  anal yz ed.   The  f eat ur es  a re  form e d  as  featu re  ve ct or s     and  are  cl us te r ed  a nd   a   res ult  of   t he  cl ust ering   is  t he  assi gnm ent  of   eac h  featur e   vect or   to  a  cl us te r ,  w hich  is   corres pondin g t o  a  giv e n  cy be ratt ack.    This  a rtic le   presents  d et ai le d  desc riptio n  of  the   botnets ’   detect io n  pro cess,  wh ic h  is   base d  on    the  traff ic   sel f - si m il arity  anal ysi s,  as  this  factor   m ay  ind ic at e  it s  pr esenc e  in  the  netw ork .   Th us ,  the  l ow - rate  DDoS at ta cks  detect ion i nclu des  le ar ning a nd m on it or i ng stages.   a.   The  le ar ni ng stage c onsist s of  the foll owin g  s te ps :     Kno wled ge  form ation   base d  on  the   feat ures  that  m ay   ind ic at e  lo w - rate  D DoS  at ta ck   perform ed  by   a botnet;     Pr ese ntati on   of  the  knowle dge  abou t t he  l ow - rate D D oS  att a ck  as  a set  of fe at ur e  vecto rs;     Labell ing   t he  ob ta ine d  featu re  vect or s  of   the  low - rate  DDoS  at ta ck  for  the  purpos e  of   cl ust ers ’   form ation , w he re eac h  cl us te r c orres ponds to   so m e ty pe  of  t he  lo w - rate  D DoS att ack.   b.   The  m on it ori ng sta ge  incl ud e s the  fo ll owin g st eps:     Gathe rin g  the  inbo und  a nd  outbound   netw or k  tra ff ic ;     Con st ru ct io n  of  the   feat ur e   ve ct or s   base d  on  t he  in f or m ation  obta ine d  f ro m   the  netw ork ,  base d  on   the  bo t net’s  fe at ur es  a nd   the   sel f - sim i la rity  of   the  tra ff ic ,   gen e rated  by  the  bo t nets’  lo w - rate  D D oS   at ta ck.   c.   The  detect in g  sta ge  inclu des  th e  sem i - su pe r vised  f uzzy  c - m eans  cl us te ring   of   the  ob ta i ned   featur e  ve ct ors   for  the   pur pos e  of  it s  assig nm ent  to  one  of  the  cl us te rs   and  ch oosin g  t he  prop e r  sec uri ty   scenari o  f or    the att acks m it i gation.   d.   The  ap pliance  of   the  secu rity   scenari o  for  th e  cor po r at e  area  network’s  in fr ast r uctu re.   T he  subj ect   of  this   pap e r  is  to  pr ese nt  the  appr oach   f or  the  botnet  det ect ion   o f  the   low  rate  D DoS  at ta cks  via   the Bot GRAB BER  syst e m . Let u s  discu ss th is st ep  in  d et ai l .     4.1.   Present at i on   of   th e  k no w le dg e  c on cerni n g  t he  b ot ne ts ’   low - ra te  DDoS  atta c ks  t h e  as   th e  se t  of  feature  vec to r s   Let   us   de fine  the  of  feat ur es ,  w hich  a re  to   be  analy ze d  to  ide ntify  the  above - m entioned   botnet s ’     low - rate  DDoS at ta cks  as  , wh ere  x 1   –   tra ns m issi on   prot oco l ;    x 2   –   a n  a ver a ge  p ay loa d  le ngt h per  con necti on ;    x 3   –   a  num ber   of a  diff e ren t  siz e of  pack et s t r ansf e rr e d  t o  a t otal n um ber  of  fr am es p er c on necti on ;    x 4   –   a  total  nu m ber  o f byt es  per co nnect ion exclu ding t he heade r;    x 5   –   a  total  nu m ber  o f byt es t ran sm it te d  per   connecti on;    x 6   –   a  dur at io n  of the c onnecti on ;    x 7   –   a  num ber   of b yt es tra nsm itted f r om  o ri gin  t o desti nation;   x 8   –   a  num ber   of p ac ka ges  tra ns m itted f r om  o ri gin  t o desti na ti on ;   x 9   –   a  bo olean feat ur e   that i ndic at es w het her  the in bound t ra ff ic  as  an as s oc ia te d  outb ound  traf fic rec ord;    x 10   –   a  durati on  of  the  c onne ct ion ,  obser ve d  f ro m   the  earli est   of   the  ass ociat ed  in boun d  or  outb ound  traff ic   un ti l t he e nd  of the lat te r  tra ff i c;   x 11   –   total  size  for  the  sessi on  in b yt es;   x 12   –   total   num ber o f packets  in  the  sessi on ;    x 13   –   sel f - sim il arity  of   t he  ou t bound/i nbound  pac ke ts  in  the  se ssion,  determ ined  by  exa m ining    the v a riance  in si ze of the  outb ound/i nbound  pack et s  u si ng the  Hurst c oeffici ent;   x 14   –   velocit y o f ou t bound/in boun d  tra ff ic  m easur e d  i n pac kets  per   seco nd;    x 15   –   velocit y o f ou t bound/in boun d  tra ff ic  m easur e d  i n bit s  per seco nd;    x 16   –   velocit y o f ou t bound/in boun d  tra ff ic  m easur e d  i n byt es p e r packet;     x 17   –   sta nd a rd  dev ia ti on  of p a cket siz e  within the  sessi on m easur e d  i n byt es;     x 18   –   in valid  v a lues  of   TCP  flags  see n  i n  this   session ;     x 19   –   the  r at io   of the  num ber  o f  m os t com mo n pac ket.   All  aforem entio ne d  featur e s  are  the  base  of   the  set   of   feat ur e  vecto rs  = { } = 1 , = 19 ,  w her e   each  of  featu r e  vector   x k   de scri bes  the  s pe ci fied  low - rat e  at ta ck,   N - the  nu m ber   of   t he  featu re  vec tors.   The  m ai n  fe at ur e,   that  in dicat es  the  presence   of  t he  lo w - rate  at ta ck,   is  the   sel f - sim il arity  of   the  outb ound/i nbound  pac ke ts  in  the  s ession,  dete r m ined  by  ex a m ining   the  var ia nce  in  s iz e  of    the outb ound/i nbound  pac kets u si ng the  H urst coef fici ent.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t  2020  :   36 51   -   3659   3654   4.2.   A  sel f - simi lari ty of ne twor k  traff ic   and t he  Hurs t  c oeffici ent   The  m ai n  poin t  of  the   botnet s’  lo w   rate  D DoS  at ta ck   det ect ion   is  assig n  the   m al icious  traf fic  f r om  le gitim at e  on e  ta king  int o  a ccount  the   sel f - sim il arity  featur es  of  the  at ta ck  an d  nor m al   traff ic .  F or   t his   pur po se ,  the  propose d  te ch nique  est im a te s  the  sel f - sim i la rit y  featur es  base d  on  H   value s  a re  us e d.   In   ge ner al ,   netw ork  t raffic   can   be   re pr e s ented   as  a   f rac ta l – a  fig ure  w ho s e  sm al l  arbi traril y  enlar ge d  par ts   are   sim il ar  to   the  ba se  on e .  In  ot her  w ord s,  a  ce rtai n  obj ect   can   be   c on si der e d  as  s el f - sim i la r  if  t her e   is  a n  e xa ct   or  appr ox im at e  c oin ci d e nce   of  s uch  an   ob j ect   with  a  pa rt  of  i tse lf.  A   net wor k  tra ff ic   is  a ble   to  hav e   the  pr op e rty   of   sel f - sim il ari ty .  It  can  be  m anifested  as  the  fr e quency  of   receive d  da ta   pack et s  in  diff e re nt  tim e  scal es,  wh ic h  at   diff e ren t  scal es  looks  li ke  a  fr act al .  Be caus e  of  the  sel f - sim ilarity   is  a   ran dom   pr ocess  th e  sel f - si m il arity  deg r ee  can  be  deter m ined  by  the  Hurst  coeffic ie nt,  w hich  is  able  to  analy ze  t he  tim e  series  durin g  wh ic h netw ork  traf fic was  g at her e d.    In   gen e ral,  if  t he  coe ff ic ie nt  H   ta kes  a  valu e  of   0.5,  this  i nd ic at es  that  the  eve nts  are  r andom   and   there  is  no   l ong - te rm   depend e nce  betw een  them .  In  this  case,  ne two rk   t raffic   is  no t  sel f - s i m i la r.   If   t he  c oe ff ic ie nt  H   ta ke s  valu es  f ro m   0.5  t o  1,   t he n  this   m e ans  t hat  the   ob serv e d  tim e  interval  is   a  c onti nuous   series  of  tim e.  Fu rt her m or e,  the  highe r  the  value  of   t he  c oeffici ent  H ,  t he  great er  the  degree  of   lo ng - te rm   relat ion s hip   be tween  e ve nts   an d  the  grea te r  the  degree   of  sel f - sim il a rity   is  ob se r ve d.   When   the   H ur st  coeffic ie nt  is  cl os e  to  value   1,   netw ork  tr af fic  ta kes  t he   m axi m u m   value  of  the  de gree  of   sel f - sim i la rity ,  wh ic h  m eans  that  with  any   tim e   series  scal ing ,  the  fr e qu e ncy  of  dat a  pack et s  will   receive  the  m os t     si m il ar f or m . Th is  value  is  de f ined  a s a  functi on of t he  ti m e i nter val of th e ti m e series as  f ol lows :     [ ( ) ( ) ] = ,   →   ∞   (1 )     ( )   is  t he   ra ng e   of  t he  first   n  c um ula ti ve  de via ti on s   f ro m   the   m ean;  ( )   –   a   sta nd a r d  de viati on ;  [ ]   is    the expect e d v al ue;    –   the  tim e sp a n of t he o bs er vatio n;    is a co ns ta nt.   Fo r  t he  m os t  a ccur at e  dete rm inati on   of   the  Hurst  coe ff ic ie nt,  the  tim e  int erv al   s hould   be   su f fici ently   la rg e.  T her e f ore,  the  ef fecti ve ness  of  detec ti ng   low  rate  DDoS  at ta cks  base d  on  the  traf fic  sel f - sim i la rity  sign ific a ntly   de pends   on  t he  t i m e  interval  va lue  du rin g  wh i ch  the   n et w ork   traf fic  colle ct ion  an d  a naly sis  was   carried   out.   I n  order   t o  e valua te   the  netw ork  traff ic   sel f - sim il arit y  let  us   de fine  it   as  a  ra ndom   process,  wh i c h  can  be  div i de d  into  the  discret e  tim e  intervals  as  f ollow s  = ( 1 , 2 , … ) .  I f  the  ti m e  intervals  are  e qual   to  n,   then  this  rand om   pr ocess  w il l  hav e  the  f orm   ( ) = ( 1 , 2 , … ) ,  whose  c om po ne nts  are   determ ined  by     the form ula:     ( ) ≜   (  − + 1 + ⋯ +  ) , ,   ∊   (2 )     To  desc ribe   the  de pende nc e  of  rand om   processes     and  ( ) ,  le t  us  dete r m ine  the  c orr el at ion   coeffic ie nts  ( ) ,   wh ic h  desc rib es  the   depen de nce   of  t he   pr ocess     an d  the   co rrel at ion  co eff ic ie nt   ( ) ,  wh ic h  de scri be s  the  pr ocess  ( ) .  In   t he  ge ne ral,  the  proce ss    can  be   co ns ide re d  as  sel f - sim il a r  if  the  H ur st   coeffic ie nt tak es v al ues fr om   0.5 to 1  and t he  equali ty  is b e  fulfil le d:     ( ) =   ( ) ,   ∊ ,   ∊ { 2 , 3 , … }   ( 3 )     In   t his  case ,  t he  sel f - sim i la r  process     is  ve ry  sim il ar  to  the  pr ocess  ( ) ,  s ince  the  c orrel at ion   coeffic ie nt  ( )   isn ’t  cha nge d  a fter  the   ti m e  scal i ng  of  le ngth     is  pe rfo rm ed.   T his  m eans  that   the  f re qu e ncy  of   the  receive d  data  pack et s  f or   a  certai n  ti m e  interval  ta kes  ap pro xim a te ly   the  sa m e   fo rm   after  the  scal ing   was  ca rr ie d ou t .   In   or der   to  det erm ine  the  Hu rst  coe f fici ent,   le t  us   div ide  the  le ng t h  of  the  networ k  traffi c  fo r  fix e d  tim e  intervals.  To  de scri be  th e  tim e  of   arr iv al   of   tra ff ic ,  le t  us   de fine  t he  tim e  do m a in  ,  wh ic h  is  co ns i dere d  as  an  in dep e ndent  var ia ble  f or   the  a naly sis  of   ti m e  ph en om ena.  Ob ta in ed  ti m e  interv al s  Xi  are  des cribe d    as f ollo ws  = (   |   =   0 , 1 , 2 , … ) , w he re    is t he  total  tim e o f  the traff ic  m on it or in g. Let  u s d e fine t he  m ean  value  of   t he  pack et   receivi ng   fr e quency  as   .   The  desc riptio n  of  the   value  of   the   diff e re nce  be twee n    the  m axi m u m   and  m ini m u m   fr e qu e ncies  for   each  of  the  ti m e  intervals  c an  determ ined  as  the  functi on   ( )   as [26 ] :     ( ) =  ( , ) −  ( , ) , whe re   1 ≤ ≤   ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Detect ion   of t he  botnets’  low - ra te   DDoS  atta cks b as e d on s el f - simil ar it y ( Ser gii Lysenk o)   3655   To  descr i be  t he  a ver a ge  de viati on   of  th e  data  pack et s  fr e quency  f ro m   the  m ea n  value  of    the freq ue ncy,  le t us dete rm ine the m ean squ are  dev ia ti on    ( ) ,  which is  d et er m ined  by t he f or m ula:     ( ) =   { 1 ∑ [   −   µ ] = 1 2 } 1 2 , whe re   ( , ) = ∑ [   −   µ ] = 1   (5)     In this case , the  r at io  of   ( ) ( )   bec om es:     ( ) ( ) = ~   ,   → ∞   (6)     wh e re  Н   –   the  H ur st c oe ff ic ie nt ,  с   –   c onsta nt.   T hen the  H ur st c oeffici ent w il l  be  e valuate d  as  foll ow s:     =    ( ( ) ( ) )    −       (7)     In   the  ge ne ral,  in  order   to  determ ine  the  sel f - sim il arit y  rate,  we  are  to  cal culat e  the  value  of    the  f un ct io n  ( )   and   t he  sta nda r d  de viati on  f or  each  of   t he  ti m e  intervals  of   the  le ngth  .   F urt her,  f or  each   of the ti m e inte rv al s t he rat io   ( ) ( )     as we ll  as the m ean v al ue   of     ( ) ( )   are  to be cal c ulate d,   he rew it h:     ( ) ( ) =   1   ∑ ( ) ( )   = 1   (8)     It  is  al so   w ort h  m entioning,  t hat  the  i nc reasin g  the   value  of  ,  le ads  to   recalc ulati on   of    the  f or m ula  ( 8)   a nd  the   H ur st  c oeffici en t  us in g  the   f orm ula  (7 ) ,  sin ce  the  c hange   in  the  num ber   of   inv est igate d  ti m e  slots  le ads  to  the  recalc ul at ion   of  the  H ur st  coe ff ic ie nt,  and   t he  ne w  value  of   the  de gr ee  of  sel f - sim i la rity   of  tra ff ic .   T he   c on st ru ct e d  f eat ur e   vect or,  wh ic h  inclu de s  the     value,  is  to   be   cl us te red      the  sem i - su pe rv ise d  fu z zy   c - m eans  cl us te ring,  w her e  eac h  cl us te r  co rr e sp on ds   to  the  s pecified  cy be r at ta cks  (and t he  sec ur i ty  scenar io  to  be ap plied)  and  on e  cluster  cor respo nd s  to  the  ab se nce  of the  att ack [2 6 - 27 ] .       5.   E X PE RI MEN TS   5.1.   Eva lu at i on   set ting s   In   order   t o  eva luate   the  eff ic i ency  of  the  a ppr oac h  f or   t he  detect ion   of   t he   bo t nets’  lo w - rate  D D oS  at ta cks,   a  dete ct ion   acc ur acy   te sts  us i ng  r eal   world   net work  tra ff ic   wer e   car ried  ou t.   F or  this  pur po se ,     a  S lowl or is  a nd  R.U .D. Y  at t acks  [ 4 - 5]  we r e  e m plo ye d.   T he  m ai n  abili ties  of   t he  to ols  are  the  ge ne r at ing   m al ic iou s  low - rate  at ta cks.   On   oth e r  ha nd ,  ex per im ent  i nclu ded   ge nerat ed  real  traf fic  that  m i m ic s   us er s ’   beh a vior  (e. g.   SSH,  HTTP, a nd SMTP ) usin g  the  m al iciou s  traf fic d at as et   [28] .     To  car ry  out  e xp e rim ents,  the  un i ver sit y  lo cal   area  netw ork  of   hosts  inc lud in g  50  host s  (hosts  with   Mi cro s of t  W i ndows  operati ng  syst em ),   on e   de dicat ed  se rver  (Li nux  open SU SE   ope rati ng  syst em   with  ng i nx   HTTP  ser ver)  and  net wor k  de vices  (Mi kro Tik   CC R1 009 - 8G - 1S - 1S+ PC   routers )  was  e m plo ye d.   Net wor k  traff ic   was  ca pt ur e d  by  the  m eans  of   tc pdum p  util i ty .  All   exp e rim ents  wer e  orga nize d  in  real  tim e  and   real  netw orks,   a nd   la ste d  durin g  f ro m   sever al   seconds  to  on e  hour.  To  ca rr y   ou t  the  ex per i m ents,  an  at ta ck  on    the m entioned  web ser ve r wa s att acked by  di ff ere nt att acks  w it h dif fer e nt  set  o f  p a ram et e rs.     The  m a in  par a m et ers  of   low - rate  D DoS - at ta ck  (e. g.   R.U . D.Y.  at ta ck)   a re:  a  nu m ber   of   net wor k  connecti ons  to   the  serv e r;  a  value  of  the  C on te nt - Le ng t h  fiel d  of   th e  co rr es pondin g  P OS T  H TTP  re qu e sts;    a  fr eq ue ncy  of  sendin g  pac kets  fr om   each  open  co nn ect io n.  T he  pa ram et er s  of   D DoS - at ta cks  as  in  the  case  of  the R. U.D. Y.  a tt ack u se d for c onduct ing ex pe rim ents are  pre sented  in  Ta ble  1 .       Table  1.  T he  m ai n  pa ram et ers  of the l ow - rate  DDoS - at ta ck ( e.g .  R. U. D .Y.  at ta ck)   Para m eter   Valu e   Nu m b e r  o f  netwo r k  con n ectio n s t o  th e server   1 0 5 0 0 - 1 5 0 0   Co n ten t - Leng th ,  b y tes   5100 - 1 1 3 0 0   The f requ en cy  of  s en d in g  pack ets,  m s   3 - 15       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t  2020  :   36 51   -   3659   3656   The  set   of  par a m et ers  involve d  int o  the  tra ff i c self - sim il arity d et ect ion are :     Total  tim e d ur at ion ,  T , se c;     Nu m ber   of the  tim e intervals,  I ;     Nu m ber   of the  data p ac kets i n ea ch  ti m e interval,   k 1 … k i ;     Scal ing  c oe ff ic ie nt,  с .     5.2.   Results   The  res ult  of   the  ex per im e nt,  w hich  i nclud e  dif fer e nt  set s  of   par am et ers  for  m al i ci ou s  tra ff ic   sam ples  are  pr esented  in  th e  T able  2.   As  a  data  sam ples  of   the  low - rate  DDoS  at ta cks  the  traff ic   sam ples ,   wh ic h  inclu de   the  sel f - sim i l arit y  pr operty ,   wer e  use d.  E xam ples  of   th e  resu lt s  f or   five  dif fer e nt  sa m ples     are prese nted  i n  the  Tab le   2.  The result s  of the e xp e rim ent, d em on strat ed   that t he ob ta in ed values  of th e Hurst   coeffic ie nts  for  diff e re nt  m alici ou s  sam ples   va ried   de pe nd  on  the   diff e ren t  pa ram et er s.  T hus,  t he  num ber    of the ti m e inte rv al s a ff ect e d gr eat ly .   The  la rg est   val ues  for  t he  H urst  pa ram et ers  wer e   obta ine d  wh e n  t he  t ota l  tim e  du rati on  was  highe r.  At  the  sa m e  tim e,  the  influ e nce  of  the  Hur st  coef fici ents  de - c rease d  w he n  the  total   tim e  nu m ber   was  lower   and  nu m ber   of  the  ti m e  intervals  was  high er.  For  m entioned  fi ve  sam ples  the  highest   val ues  of  the   Hurs t   coeffic ie nts w e re  in   the r an ge  o f   0 . 713 .. 0 . 804.  It  i nd ic at ed   th at   the  tra ff ic  g e ner at e d  by  lo w - rate DDoS   at ta cks  was  sel f - sim ilar,   an d  it   had   m ade  it   po ssib le   to  detect   th e  m alici ou s  traff ic   of   data  pa ckets  am on g  norm al  traff ic .   T he  re su lt s  of   t he  lo w - rate  D Do S  at ta cks  dete ct ion   via  BotGR ABBER   with  and   with ou t  ne twor k  traff ic   sel f - sim il arit y  analy sis   s  pr ese nted   in   the  Ta ble  3,   wh e re  t he  ov e r al l  accuracy  is   97 . 46%  a nd  90 . 06 %   resp ect ively .   Th us ,  propose d  ap proac h  is   acce ptable  f or  it s  involvem ent  into  the  B otGRA BB ER  bo t net   de te ct ion sy ste m  as the  eng i ne  for  l ow - rate a tt acks d et ect io n un it .       Table  2.  T he  r e su lt s of t he ob t ai ned   H ur st c oe ff ic ie nts   Maliciou s traf f ic  sa m p l es   Total ti m e  du ratio n ,  sec   Nu m b e r  o f  the  ti m e inte rvals   Nu m b e r  o f  the d at a  p ackets ,  k 1 … k i ,  byt es   Total ti m e   d u ratio n ,  sec   Total ti m e   d u ration ,  sec   Sap m le1   150   10   ~8 3 0 0   1 . 7   0 . 5 8 2 .. 0 . 600   100   0 ,62 7 .. 0 . 659   500   0 . 7 5 9 .. 0 . 767   1000   0 . 7 5 3 .. 0 . 784   Sa m p le2   150   10   ~7 5 0 0   1 . 7   0 . 5 6 4 .. 0 . 592   100   0 . 6 2 1 .. 0 . 646   1000   0 . 7 1 4 .. 0 . 729   10   0 . 7 4 1 .. 0 . 763   Sa m p le3   150   10   ~1 1 3 0 0   1 . 7   0 . 5 4 9 .. 0 . 552   100   0 . 6 2 8 .. 0 . 662   500   0 . 6 8 1 .. 0 . 709   1000   0 . 7 8 2 .. 0 . 804   Sa m p le4   150   10   ~5 1 0 0   1 . 7   0 . 5 3 0 .. 0 . 545   100   0 . 6 1 5 .. 0 . 640   500   0 . 7 0 1 .. 0 . 713   1000   0 . 6 7 1 .. 0 . 680   Sa m p le5   150   10   ~5 3 0 0   1 . 7   0 . 4 2 9 .. 0 . 452   100   0 ,62 1 .. 0 . 540   500   0 . 6 9 3 .. 0 . 707   1000   0 . 6 0 1 .. 0 . 687       Table  3.  T est  re s ults f or lo w - r at e D D oS at ta cks  i nclu ding se ns it ivit y, sp eci fici ty , o ve rall  a ccur acy ,     true p os it ives (TP),  tr ue negat ives (TN ),   fals e posit ives  (F P ),   false  neg at iv es ( F N)     Nu m b e r  o f   m a licio u s  traff ic  sa m p l es   Evalu atio n  set   Res u lts   Maliciou s  traff ic sa m p l es   Ben ig n  tr af f ic  sa m p l es   Sen sitiv ity ,  %   Sp ecif icity ,  %   Ov erall  ac cu rac y ,   (with n etwo rk  traff ic     self - si m ila rity  an aly sis ),  %   Ov erall  accurac y ,   (witho u t the  n etwo rk  traff ic  self - si m ilarit y   an aly sis ),  %   TP   FN   TN   FP   Low - rat e  DDo S  attacks   1687   661   16   489   14   97 . 64   97 . 22   97 . 46   90 . 06         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Detect ion   of t he  botnets’  low - ra te   DDoS  atta cks b as e d on s el f - simil ar it y ( Ser gii Lysenk o)   3657   6.   DISCU SSI ON   As  B otGR ABBER   syst e m   involve s  the   ne twork   traf fic   sel f - sim il arit y  analy sis  for  the  bo t nets’    low - rate  a DD oS - at ta cks  detect ion   the re  a re s ever al  f act ors,   w hich  m ay   aff ect   the  predict i on  accu racy. One o f   them   is  the  div ersit y  of  trai ning  sam ples.  Most  co nspic uous ly ,  t hat  not   al l  po ssi ble  f eat ur e  vecto rs,  that  descr i be  dif fere nt  low - rate  a   DDoS - at ta cks ,  are  m a y  be  adequate ly   represente d  in  th e  trai nin g  set .   Thu s ,   syst e m   m ay   be  further   im pr ov ed  by  c hoos in g  m or e  ref i ne d  s et   of   m al iciou s   traff ic   sam ples  for  di ff e ren t  t ypes   of the l ow - rate  DDoS - at ta cks.   The  e xperim e nts  dem on strat ed,   t hat  the   BotGRABB ER   is  able  to   ach ie ve  acce ptabl e  detect io n  resu lt s,   but  th e  eff ic ie ncy  of   the  detect ion  m ay   be  dec rea sed  i n  because   the  tra ff ic   fl ow  of  so m e  at ta cks    is  ver y  si m il ar   to  us ers ’  ones   and   so m e  of   bo t nets’  feat ures  wer e  not  ta ken   int o  acco unt  for  the  dete ct ion  process .  O n  th e  oth er  ha nd,  the  m a in  to  de te ct   low - rate  a  DDoS - at ta ck   the  syst e m   has  to  evaluate   resu lt   ta kin g  int o  ac count  se ve ral  par am et ers  wit h  d if fer e nt  values  real  ti m e  (v a rio us   value s  of  t he  t otal  tim e  durati on,  the  num ber   of   t he  tim e  intervals,  the  num ber   of  the  data  pa ck et s  in  each  ti m e  interval,  c hang e     the scal in g  c oe ff ic ie nt, w hich   le ads  to  co m puta ti on al  growth .       7.   CONCL US I O N   The  a rtic le   pre sents  the  a ppr oac h  f or  th e  botnets’  l ow - rate  a  D D oS - at ta cks  dete ct ion   based    on   t he  sel f - s i m i la rity   of   netw ork  tra ff i c.  Propose d  te chn iq ue  is   the  pa rt  of  bo t - nets  detect ion    syst e m – BotGRABB ER  syst em .  The  no velt y  of   the  ap pro ach  is  that  the  low - rate  D D oS - at ta cks  det ect ion    is  based   on  the  net wor k  an al ysi s  con cer ni ng   it s  sel f - si m il arity  wh ic h  is  def ine d  with  the  us e  of  Hurst   coeffic ie nt  an d  the  featu res   inh ere nt  to  the  botnets.  Ex per im ental   research   dem on st rated,  that  the   Hu rst  par am et ers  fo r   the  networ k  traf fic  sel f - sim ilarity   analy sis  ( the  range  of  0,713..0 ,80 4)   we re  def i ned   c orr ect ly ,   that  m ade it  p ossi ble to d et ect  the low - rate a DDoS - at ta cks wit h  high accu racy.  Ex per im e ntal researc h  pro ve d  that  the  in vo l vem ent  of   t he  ne twork  t raffic   sel f - sim i la rity   analy s is   is  abl e  to  inc rease  t he  bot net’s  detect ion  eff ic ie ncy  up t o   97%.       ACKN OWLE DGE MENTS   We  tha nk  the   K hm el nytsky i  Nati on al   U ni ver sit y  for  prov i ding  acce ss   to  local   net work  du rin g    the p e rfo rm ance of th e  experi m ental  r esearc h.       REFERE NCE S   [1]   A.  Dehgha n ta nh a,   M .   Cont i,  and   T.   Da rga hi ,   “ C yber   thr eat  in te l ligence,”  Springer   Inte rnat ional   P ubli shing ,   2018.     [2]   T.   Kum ar,  S.  S har m a,   R .   Dhau ndi y al,  and   P.  J ai n,   “ Inve stigati on  of  m al ware   and  fore nsi c  to ols  on  interne t, ”   Inte rnational   Jo urnal  of El e ct ri c al  and  Comput er  Engi n ee ring   ( IJE CE) ,   vol .   8 ,   n o.   5,   pp.   3179 - 318 6,   2018 .   [3]   S.  Alam,  M.   Mu qee m ,   and  S.   A.   Khan,  “ Revi ew   on  sec u rity   asp ec ts  for   c loud  ar chi t ec tur e,”  In ter nati onal  Journal   of  E le c tr ic al   and   Computer  Eng i nee ring   ( IJE C E) ,  vol .   8 ,   no .   5 ,   pp .   3129 - 3139 ,   20 18.     [4]   CLO UD FLARE ,   “ Low  and  slow  at tack , ”   [Onl i ne] ,   Avail able  a t :   htt ps: // ww w.cloudfla r e.com/learning/ ddos/ddo s - low - and - slow - attac k /  [a ccess ed M arc h  6 ,   2019] .   [5]   Im per va  I nca psula ,   “ R. U.D. 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                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t  2020  :   36 51   -   3659   3658   [15]   R.   K.  Deka   an d  D.  K.  Bhat t a cha r yy a ,   “ Self - sim il ari t y   b ase d  DD oS  at ta ck  de te c ti on  using  Hurs t  par amete r , ”   Sec urit y  and   Co mm unic ati on  N e tworks ,   vol .   9 ,   n o.   17 ,   pp .   4468 - 4 448,   2016 .   [16]   R.   Dos hi,   N.  Apthorpe ,   and  N.   Feams te r,   “ Mac hine   le arn ing  DD oS  det ec ti on   for  consum er  int ern e t  of  thi ng s   devi c es, ”   IEEE Sympos ium  on  S ec urit y  and   Privacy   Workshops ,  pp.   29 - 35 ,   2018 .   [17]   N .   S .   Sela m a t  a nd   F .   H .   M . 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Eng.   Degre e  in  Khm el n y t s k y   Nati ona l  Univer sit y   in  2005  an d  his  Ph D  Degr ee   in  Te rnop il   Nati ona l  Ec ono m ic   Univer sit y   i n  2011.   His  m ai n  rese arc h  int er ests  are   Self - ada pt iv e  det e ction  s y ste m s  for  cy b er - thr ea ts  in  compute r   net works ,   Meth ods  of  det ec ti ng   c y b era t tacks  in  cor pora te   n et w orks,  m al ware   det e ct ion .   Email:   sirogyk @ukr.n et .         Ki ra  Bob rovni kova   is  Associ at e  Profess or  of   the   Depa r tment  of  Com pute r  Engi ne eri ng  an d   S y stem  Progra m m ing,   Khm el n y tsk y i   Nati on a l  Univer sit y .   S he  e arn ed   her   M.E ng.   D egr ee  in   Khm el n y tsk y   N at ion al   Univ ersi t y   in   2013  and  her   PhD   Degre e   in   Te rnopi l  Iv a n  Puluj  Na ti ona l  Te chn ic a l  Unive rsit y   in  2017 .   Her  m ai n  rese arc h   int er ests  are  netw ork  sec urity ,   m al ware   an aly si s   and  m al war e  d e t ec t ion  s y s te m s i n  cor pora te a r ea  net works .             Iv an  H urma n   is  As socia te   Pro fessor  of  the   De par tment  of  Soft ware   Enginee r in g,   Khm el n y tsk y i   N at ional  Univer sit y .   He  ea rn ed  his   M.E ng.   Degre e  in  Khm el n y t sk y   Nati ona l  Univer sit y   in  2005   and  h is   PhD   De gre e  in  Khm el n y tsk y   Na ti on al   Univer sit y   in  20 13.   His   m ai n  res ea rch   intere sts  a re  net work sec u rity a nd  m a lwar e   an aly s is.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Detect ion   of t he  botnets’  low - ra te   DDoS  atta cks b as e d on s el f - simil ar it y ( Ser gii Lysenk o)   3659     Serhii   Ma tiuk h   is  vi ce - re ct or   on  scie n ti fi c  an d  peda gog ic a l  work  of  Khm el n y tsk y i   nationa l  unive rsit y ,   As sistant   Profess or,  Ph.D.  As soci at e   Profess or  of  the  Inte rn ational   ec onom i c   Depa rtment  of  Com pute r  Enginee ring ,   Khm el n y tsk y   Nat iona l   Univer sit y .   Hi s  m ai n  rese arch   int er ests  are   th e   conc ep tua l  b asi cs  of  eff iciency  form at ion  in  fu nct io ning  of  h ig her   educat ion al   insti tutions .           Ol eg  Savenk o   is  Profess or  and  Dea n  of  th e   Facul t y   of   Program m ing  and  Com pute r  and   Te l ec om m unic ation  Sy st ems ,   Khm el n y tsk y   Nati o nal   Univer sit y .   He  ea rne d  his  B. Eng.   Degr ee   in   Kam y anets - Podilsk y   Sta te   Ped a gogic a l  Instit u te  in  1993  and  hi s  PhD   Degre e  in  Vinnit sa  State   Te chn ic a l  Univer sit y   in  1999.   His  m ai n  Area s   of  Resea rch   Inte rest  ar e  Meth ods  for  m al ware   det e ct ing ,   Oper a ti ng  S y s te m s a n d  Artificial  In te l l ige nc e.        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.