I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,   A u g u s t 2 0 2 6 ,   p p .   3 1 5 4 ~ 3 1 6 3   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 4 . p p 3 1 5 4 - 3 1 6 3           3154     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Utilizing  Pois so n   mo deling  and a dv a nced ma chine  le a rning   techniqu es for  en ha nced de tect io n   o f  slo wlo ris  a tt a c ks       P ra t him a   M a bel J o hn 1 ,   M a m a t ha   Ra m 2 ,   Va ni K urug o d   Ash wa t ha na ra y a na   Reddy 3 ,   Sa ntho s h B a b u 4 ,  Ra m a   M o ha n B a bu   K a s t uri N a g a pp a s et t y 5   1 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   D a y a n a n d a   S a g a r   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g ,     V i sv e sv a r a y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e r s i t y ,   B e n g a l u r u ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   B M S   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   V i s v e sv a r a y a   Te c h n o l o g i c a l   U n i v e r s i t y ,    B e n g a l u r u ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   A r i t f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   M a c h i n e   L e a r n i n g ,   B N M   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   V i s v e s v a r a y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e r si t y ,  B e n g a l u r u ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   T e l e c o mm u n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g ,   D a y a n a n d a   S a g a r   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,     V i sv e sv a r a y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e r s i t y ,   B e n g a l u r u ,   I n d i a   5 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g   ( D a t a   S c i e n c e ) ,   D a y a n a n d a   S a g a r   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,     V i sv e sv a r a y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e r s i t y ,   B e n g a l u r u ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   1 3 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Ma y   2 6 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J u n   1 9 ,   2 0 2 6       Th is  p a p e r  p re se n ts  a   se c u re   fra m e wo rk   fo r  d e tec ti n g   a n d   m it ig a ti n g   s lo wlo ris  a tt a c k s  in   s o ftwa re   d e fin e d   n e two r k s  (S DN )  u si n g   P o iss o n   a rriv a l   m o d e li n g   to   g e n e ra te  a tt a c k   traffic.  S lo wl o ris  a tt a c k s  imitate   leg it ima te  traffic  p a tt e rn s,   m a k in g   th e m   d if ficu lt   to   id e n ti fy .   Th e   fra m e wo r k   i n c lu d e s  th re e   m o d u les :  a   d a ta  g e n e ra ti o n   m o d u le,  a   fe a tu re   se lec ti o n   m o d u le  b a se d   o n   th e   b len d e d   sta ti stica l  a n d   i n fo rm a ti o n   g a in   (BS IG )  a p p ro a c h ,   a n d   a   traffic  c las sifica ti o n   m o d u le  u s in g   m a c h in e   lea rn in g   a n d   d e e p   lea rn in g   a lg o rit h m s.  P o isso n   a rriv a l  m o d e l in g   c a p t u re s  th e   sto c h a stic  n a tu re   o f  a tt a c k   traffic  b y   i n tr o d u c in g   v a riab il it y   i n   p a c k e t   in ter - a rri v a l  t ime s,  t h e re b y   sim u latin g   re a li stic  n e two r k   c o n d it io n s.  M o n te  Ca rlo   sim u latio n s   e sta b li sh   a n o m a ly   th re sh o ld s,   wh i le  th e   B S IG   m e th o d   id e n t ifi e s  k e y   fe a tu r e s ,   su c h   a s  in ter - a rriv a l  v a riab il it y   a n d   CP U   u ti li z a ti o n .   S u p p o rt   v e c to r   m a c h i n e   (S VM) ,   k - n e a re st  n e ig h b o rs  (KN N),   a n d   ra n d o m   f o re st  (RF )   c las sifiers   a c h iev e   h ig h   p re c isio n   i n   d ist in g u ish in g   leg it ima te  traffic  fro m   a tt a c k   traffic.  Th e   in teg ra ti o n   o f   P o isso n   m o d e li n g   with   a d v a n c e d   a n a ly t ica l  m e th o d s  imp ro v e s  d e tec ti o n   c a p a b il i ty   wh il e   m a in ta in in g   sc a lab il it y   fo r   sim il a r   ste a lt h   a tt a c k s.   Th e   p r o p o se d   m e t h o d o l o g y   p ro v id e s  h i g h   d e tec ti o n   a c c u ra c y   a n d   a d a p ts  to   d y n a m ic  n e two rk   e n v i ro n m e n ts,   e n h a n c i n g   we b   se rv e r  d e fe n se s  a g a in st  s lo wlo ris   a tt a c k s  i n   re a l - wo r ld   sc e n a rio s.  Th e   fra m e wo rk   a lso   re d u c e s  fa lse   p o siti v e s,  su p p o rts  e fficie n t   re so u rc e   u ti li z a ti o n ,   a n d   stre n g th e n s   p ro a c ti v e   se c u rit y   m a n a g e m e n t  in   m o d e rn   S DN   in fra stru c t u re s  u n d e r  v a ry i n g   c o n d i ti o n s.   K ey w o r d s :   Ma ch in e  lear n in g   Mo n te  C ar lo   s im u latio n   Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s   Slo wlo r is   So f twar e  d ef in ed   n etwo r k   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Pra th im a  Ma b el  J o h n   Dep ar tm en t o f   I n f o r m atio n   Scien ce   an d   E n g in ee r i n g ,   Day a n an d a  Sag ar   C o lleg e  o f   E n g in e er in g   Vis v esv ar ay a  T ec h n o l o g ical  Un iv er s ity   Ku m ar s wam y   L ay o u t,  B en g al u r u   5 6 0 0 7 8 ,   I n d ia   E m ail: p r ath im am ab el - is e@ d ay an an d asag a r . ed u       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  co o r d i n ated   p r o life r atio n   o f   web   ap p licatio n s   h as  led ,   p ar ticu lar ly   in   in d u s tr ies  p lacin g   h ig h   lev els  o f   d ep en d en ce   o n   z o n e s   s u ch   as  e - co m m er ce ,   h ea lth   ca r e,   f in an ce ,   a n d   s o cial  in te r ac tio n ,   to   tu r n in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8         Utiliz in g   p o is s o n   mo d elin g   a n d   a d va n ce d   ma c h in e  lea r n in g   tech n iq u es fo r   … ( P r a th ima   M a b el  Jo h n )   3155   web   s er v er s   in to   p r im e  tar g ets  f o r   c y b er ass au lts .   Am o n g   th ese,   s u ch   attac k s   as  s lo wlo r is ,   wh ich   ar e   d is tr ib u ted   d e n ial  o f   s er v ice  ( DDo S)  attac k s ,   ar e  r ath er   cl ev er   in   th at  th ey   u n a u th o r ized ly   ad d r ess   s eld o m   r ep o r ts   wh er ea s   o n ly   u s e  v er y   litt le  b an d wid th .   I t  was  s o   s te alth y   th at  it  co u ld   h ar d ly   b e  d etec ted ,   th u s   d u e  to   wh ich   s lo wlo r is   was a b le  to   b ec o m e,   f o r   in s tan ce ,   v e r y   ef f e ctiv e.   T h e  co m p lex ity   in v o lv e d   in   th e  r ec o g n itio n   o f   s lo wlo r is   attac k s   is   b ased   o n   th eir   ca p ab ilit y   o f   g en er atin g   tr af f ic  th at,   s tatis t ically ,   r esem b les  n o r m al   web   tr af f ic.   Usi n g   th e  Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s ,   th e   s lo wlo r is   attac k er   will  tr ea t  t r af f ic  g e n er atio n   with   a   teen ag e  lev el  o f   ca r e,   i n tr o d u cin g   a  h ig h   d eg r ee   o f   r an d o m n ess   an d   u n p r ed ictab il ity   in   h o w  f ast  h e   d eliv er s   p ac k ets.  T h e  attac k   tr af f ic  t h en   f its   in   with   leg itima te  tr af f ic,   h en ce   m ak in g   co m m o n   d etec tio n   p r o ce s s es  im p r ac tical.   W ith o u t  th eir   aid ,   th er e   is   a  n ee d   f o r   m o r e   co m p lex   f r a m ewo r k s   th at  wi ll  em b r ac e  s tatis tical  m o d eli n g ,   f ea tu r e  s elec tio n ,   a n d   m ac h in e  lear n in g   f o r   ef f ec tiv e  d etec tio n .   T h is   s tu d y   b r in g s   to   th e   f o r e   th e  im p o r tan ce   o f   th e  Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s   in   m o d elin g   s lo wlo r is   attac k   tr af f ic.   T h e  co m b in atio n   o f   s to ch asti c  m o d els,  f ea tu r e  s elec tio n   alg o r ith m s ,   an d   m ac h in e  lear n in g   h a s   b ee n   f o u n d   to   b e  ef f ec tiv e  f o r   en h an cin g   th e  d etec tio n   an d   class if ica tio n   o f   s lo wlo r is   att ac k s .   R esear ch er s   s tu d ied   an   ap p licatio n   o f   t h e  m ac h in e  lear n in g   m eth o d s   to   d etec t  th e  s lo wlo r is   attac k s   [ 1 ] – [ 8 ] .   T h eir   wo r k   p o in ted   o u t  t h e  d is ad v a n tag es  o f   th e   s tatic  th r esh o ld - b a s ed   ap p r o ac h   a n d   s u g g ested   a  d y n am ic  tr a f f ic  m o d ellin g   ap p r o ac h   as  an   ef f ec tiv e  m ea n s   to   d is tin g u is h   b etwe en   leg itima te  an d   attac k   tr af f ic.   A  Po is s o n   b ased   m o d ellin g   was  s u g g ested   to   b e  a b le  to   b etter   ca p tu r e  t h e  s to ch asti c  n atu r e  o f   th e   att ac k   tr af f ic   an d   th u s   im p r o v e  t h e  ac cu r ac y   o f   th e  d etec tio n   s y s tem .   T h e  au t h o r s   [ 9 ] – [ 1 2 ] 7 /2 8 /2 0 2 6   3 :0 3 :0 0   PM   in tr o d u ce s   a  d e ep   lear n i n g   f r am ewo r k   f o r   th e   r ea l - tim e   d etec tio n   an d   m itig atio n   o f   D Do S  attac k s   in   an   s o f twar e  d ef in ed   n etwo r k   ( SDN) - en ab led   en v ir o n m en t.  W ith   ad v an ce d   tr a f f ic  an aly s es  f e atu r e  em p lo y e d ,   th is   f r am ew o r k   ac h iev es  h ig h   ac cu r ac y   with   lo w  laten cy ,   co u p led   with   au to m atic  m itig atio n   s tr ateg ies.  T h e  a u th o r s   [ 1 3 ] – [ 1 5 ]   f o c u s   o n   s lo w  HT T P/2   d en ial  o f   s er v ic e   ( Do S)  attac k s ,   as  th e  au th o r s   o f   th e  s tu d y   h ig h lig h t  th eir   p o ten tial  f o r   ca u s in g   d is r u p tio n   g iv en   th eir   f ea tu r es  with in   th e  p r o to c o l  its elf .   T h e   au th o r s   p u t   f o r war d   r ea l - tim e   d etec tio n   tech n iq u es  th r o u g h   th e  a n aly s is   o f   an   ev en t  s eq u en ce   to   s u cc ess f u lly   m itig ate  th ese  th r ea ts .   T h e  n ee d   f o r   ad ap tiv e   s ec u r ity   in   ev o lv in g   attac k   v ec to r s   is   u n d er lin ed   in   th e  s tu d y .   T h e  f i n d in g s   ca ll  f o r   f u r t h er   in v esti g atio n   in to   a  r o b u s t  d ef en s e  m ec h an is m   to   ad d r ess   s u ch   v u ln er ab ilit ies .   T h e  in tellig en t  s y s tem   f o r   s lo w   D o S   d etec tio n   u s in g   m ac h in e  lear n in g   ( I SS DM ) ,   is   an   in tellig en t  s y s tem   th at  s u p p o r ts   th e  d iag n o s is   an d   m itig atio n   o f   s lo w   D o S  attac k s ,   in   p ar ticu la r ,   th e  s l o wlo r is   ty p e  with in   SDNs .   I t  ac q u ir es  f ea tu r es  s u ch   as  r esp o n s e  tim es,  co n n ec tio n   co u n ts ,   tim eo u ts ,   an d   p atter n   m atch   th r o u g h   th e  g en er atio n   o f   tr a f f ic  d ata  o f   r ea l - wo r ld   c o n f ig u r atio n s   b u ilt  u p o n   th e  s etu p   o f   Ap ac h e2   an d   Ng in x   s er v er s ,   Z o d iac  FX  Op en Flo w  s w itc h ,   an d   th e  R y u   co n tr o ller .   T h e  d y n am ic  th r esh o l d   v alu e  is   e s tim ated   f o r   class if y in g   attac k s   with   Mo n te  C ar lo   s im u latio n ,   d is tin g u i s h in g   leg itima te  f r o m   attac k   tr af f ic  v ia   h ea d e r   in s p ec tio n   u s in g   r eg u lar   ex p r ess io n s .   T o   en h an ce   d etec tio n   ac cu r ac y ,   th e  f o cu s   s elec tio n   in teg r ates  b len d ed   s tatis t ical  an d   in f o r m ati o n   g ain   ( B SIG ) ,   wh ich   c h o o s e s   th e  m o s t  r elev an t  in ter v i ewe d   f ea tu r es  f o r   class if icatio n .   W h en   p u t  th r o u g h   s ev er al  m ac h in e  a n d   d ee p   lear n in g   m o d els,  th ese  f ea tu r es  lead   to   b etter   d etec tio n   p e r f o r m an ce   i n   id e n tify in g   s lo w   Do S  attac k s   a s   o p p o s ed   to   m o r e  tr a d itio n al  f ea tu r e  s elec tio n   m eth o d s   lik e  i n f o r m atio n   g ain ,   T - test ,   an d   C h i - s q u ar e.   T h i s   s u r v ey   p r o v i d es  s tr o n g   j u s tific atio n   f o r   th e   f ac t   th at  th e   m o d elin g   a n d   d etec ti n g   o f   lo w - r ate   DDo S  attac k s ;  f o r   i n s tan ce ,   s lo wlo r is   is   d is tin g u is h ed   b y   a   wid e  u s e  o f   Po is s o n   ar r iv al   p r o ce s s es  in   [ 1 6 ] – [ 2 4 ] .   B ein g   s tatis tical  tr af f ic  m o d els,  alo n g   with   m ac h i n e  lear n in g   an d   ad v an ce d   s im u latio n   tech n iq u es,  th e  latter   wo r k s   c o n tr ib u te  to   th e   co n s tr u cti o n   o f   v er y   r o b u s t  s y s tem s   th at  co u ld   s p o t stealth y   attac k   p atter n s   in   d y n am ic  n etwo r k in g   en v ir o n m en ts .   T h e  Po is s o n   d is tr ib u tio n ,   ex t en s iv ely   u tili ze d   in   th e  a n aly s is   o f   n etwo r k   tr af f ic,   is   m at h em atica lly   g r o u n d ed   in   co m in g   u p   with   th e  r an d o m   b u t   co n t r o lled   ar r iv al  p atter n s   o f   HT T P   r eq u ests   g en er ated   d u r in g   s lo wlo r is   attac k s .   W h ile  leg itima te  tr af f ic  m i g h t  ju s t  m ain tain   a  co n s is ten t  p atter n   b etwe en   r eq u ests ,   with   in ter - ar r iv al  tim es  n o t  h av i n g   h ig h   v ar iab ilit y ,   t h e  Po is s o n   p r o ce s s   in tr o d u ce s   v ar i an ce s   th at  im itate    r ea l - wo r ld   r an d o m n ess .   T h u s ,   in s er tin g   t h is   ap p r o ac h   in to   th e  d etec tio n   f r am ew o r k   cr ea tes  r ea lis tic  tr af f ic  m o d elin g   a n d   later   ac c u r ate  tr af f ic  an aly s is .   T h e  p r o p o s ed   f r am ewo r k   co m p r is es  o f   th r ee   m ajo r   m o d u l es.  T h r o u g h   th e  d ata  g e n er ati o n   m o d u le,   ce r tain   k ey   s er v e r   p ar a m eter s ,   in clu d in g   C PU  u s ag e,   m em o r y   u tili za tio n ,   an d   n etwo r k   th r o u g h p u t  alo n g s id e   p ac k et  in ter - a r r iv al  tim es,  a r e   m o n ito r e d .   T h ese  p ar am ete r s   ar e  co n tin u o u s ly   b ein g   an aly ze d   an d   an o m alies  ar e  d etec ted   th r o u g h   s o m e   th r esh o ld s   u s in g   Mo n te   C ar lo   s im u latio n s   in   o r d er   to   id en ti f y   d e v iatio n s   f r o m   n o r m al  s er v er   b eh av i o r .   T h e  f ea tu r e  s elec tio n   m o d u le,   with   th e  h elp   o f   th e   B SIG   tech n iq u e,   ex tr ac ts   th e   m o s t   r elev an t  f ea t u r es  f o r   class if icatio n   s u ch   as  in ter - ar r iv al  t im e  v ar iab ilit y ,   p ac k et   ar r iv al  r ates,  an d   C PU  u tili za tio n   th at  ar e  d ir ec tly   in f lu en ce d   b y   t h e  Po is s o n   ar r iv al   p r o ce s s .   T h e  tr af f ic  class if icatio n   m o d u le  m a k es  u s e  o f   s ev er al  m ac h in e  lear n in g   an d   d ee p   lear n in g   alg o r ith m s   to   class if y   tr af f ic  as  leg i tim ate  o r   attac k   i n   n atu r e.   Fo r   t h is   p u r p o s e,   s u p p o r t  v ec to r   m ac h i n e  ( SVM) ,  d ec is io n   tr ee   ( DT ) ,   k - n ea r est   n eig h b o r s   ( KNN) ,  r an d o m   f o r est ( R F),   n aïv e   B ay es ( NB ) ,   an d   m u ltil ay er   p er ce p tr o n   ( ML P)   alg o r ith m s   ar e  e m p lo y ed .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,   Au g u s t 2 0 2 6 :   3 1 5 4 - 3 1 6 3   3156   B y   in teg r atin g   th e   ad v a n ce d   an aly tical  tech n iq u es  with in   a   Po is s o n   ar r iv al   m o d el,   t h is   f r am ewo r k   ac ts   d ir ec tly   to war d   elev atin g   d etec tio n   ca p ab ilit ies  o f   s lo wlo r is   k in d s   o f   attac k s   an d   cr ea tes  a  s ca lab le  an d   s y s tem atic  m eth o d o lo g y   to   ta ck le  s im ilar   ty p es  o f   s tealth   attac k s .   T h e  en v is ag ed   ap p r o ac h   p r o m is es  h ig h   d etec tio n   ac cu r ac ies  co u p le d   with   d y n am ic  n etwo r k   ad ap tab ilit ies.  T h e  p ap er   ex p lain s   th e  d esig n ,   im p lem en tatio n ,   a n d   ev al u atio n   o f   th e  en v is ag ed   a p p r o ac h ,   p r o v id in g   a  f u n ctio n in g   p o s s ib i lity   o f   th e  SDN  f o r   web   s er v er   p r o tectio n   a g ain s t r ea l - wo r ld   ap p licatio n - lay e r   DDo S a ttack s .       2.   P RO P O SE D  M E T H O DO L O G Y   T h e  m eth o d   p r o p o s ed   in   th i s   p ap er   is   a  m o d if ied   ap p r o ac h   o f   wo r k   p r esen ted   in   [ 2 5 ]   ca lled     "An   in tellig en t  s y s tem   f o r   s lo w   Do S  d etec tio n   u s in g   m ac h in e  lear n in g   -   Po is s o n   ar r iv al  r ate - b ased     ( I SS DM - PA) ".   T h is   s y s tem   is   d esig n ed   to   d etec t  s lo w   Do S   attac k s   g en er ated   b y   a  Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s .   T h e  s y s tem   co n s is ts   o f   th r ee   m ain   m o d u les  ca lled   a  d ata  g en er atio n   m o d u le;  f ea tu r e  s el ec tio n   m o d u le;  an d   tr af f ic  class if icatio n   m o d u le.   Key   d if f er e n ce s   in   th e  m o d if ie d   ap p r o ac h   as f o llo ws:   i)   Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s   in teg r atio n :  th e  Po is s o n   p r o ce s s   is   ex p licitly   u s ed   to   m o d el  a ttack   tr af f ic,   g en er atin g   r an d o m ized   in ter - a r r iv al  tim es  f o r   HT T P  GE T   r e q u ests ,   wh ich   m im ics  th e  s tealth y   b eh a v io r   o f   s lo w   Do S a ttack s .   ii)   Mo n te  C ar lo   s im u latio n   f o r   th r esh o ld s :  th e  th r esh o ld   v al u es  f o r   s er v er   p ar am eter   m o n ito r i n g   ar e  d e r iv e d   u s in g   Mo n te   C ar lo   s im u latio n   to   p r ed ict   th e  n o r m al   b eh av io r   o f   th e   s er v er   u n d er   th e  in f lu en ce   o f   Po is s o n - g en er ated   attac k   tr a f f i c.   iii)   Po is s o n - r elate d   f ea tu r es:  th e  in ter - ar r i v al  tim es  an d   r ate  o f   p ac k et  ar r iv als — wh ich   ar e  co r e   ch ar ac ter is tics   o f   a  Po is s o n   p r o ce s s — ar e  co n s id er ed   k ey   f ea tu r es  in   d etec tin g   s lo w   Do S  at tack s ,   an d   ar e  s elec ted   v ia  th e  B SIG   m eth o d .   iv )   Po is s o n - awa r e  class if icatio n :   th e  m ac h in e   lear n in g   m o d el s   ar e  tr ain ed   to   id en tify   attac k   tr af f ic  th a t   ex h ib its   Po is s o n - lik e  ch ar ac te r is tics ,   en s u r in g   th at  th e  s y s tem   ca n   ef f ec tiv el y   d etec t  atta ck s   g en er ated   with   a  Po is s o n   ar r iv al  r ate.     2 . 1 .     P o is s o n a rr iv a l pro ce s s   T h e  Po is s o n   ar r iv al   p r o ce s s   i s   a  m ath em atica l  m o d el  u s ed   to   d escr ib e  i n d ep e n d en t   r an d o m   ev e n ts   h ap p en i n g   at   a  c o n s tan t  av e r ag e  r ate.   T h e   p r o ce s s   is   f o r m ally   d ef i n ed   b y   th e  Po is s o n   d is tr ib u tio n   f o r   th e   n u m b er   o f   ev en ts   d u r in g   a  f ix ed   tim e  in ter v al  an d   th e  ex p o n en tial d is tr ib u tio n   f o r   th e  tim e  b etwe en   ev en ts .   I ts   p r o p er ties   in clu d e  in d e p en d e n t  in cr em en ts ,   s tatio n ar y   in c r em en ts ,   an d   a   m em o r y less   in ter - ar r iv al  tim e   d is tr ib u tio n .   T h e  Po is s o n   p r o ce s s   is   wid ely   u s ed   in   f ield s   l ik e  q u eu ein g   th e o r y ,   telec o m m u n icatio n s ,   tr af f ic  en g in ee r in g ,   an d   r eliab ilit y   an aly s is .   A   Po is s o n   p r o ce s s   is   a  s to ch asti c  p r o ce s s   th at  m o d els  ev en ts   h ap p en i n g   r a n d o m ly   o v er   tim e  o r   s p ac e   u n d er   ce r tain   co n d itio n s .   T h e   k ey   ass u m p tio n s   o f   a  Po is s o n   p r o ce s s   ar e   f o llo ws :   i)   E v en ts   ar e  in d e p en d e n t:  th e  o cc u r r en ce   o f   o n e  ev e n t  d o es  n o t  af f ec t  th e  p r o b a b ilit y   o f   th e   o cc u r r e n ce   o f   an o th er   e v en t.   ii)   Statio n ar ity :  th e  r ate  o f   o cc u r r en ce   o f   e v en ts   is   co n s tan t o v er   tim e  ( i.e . ,   th e  a r r iv al  r ate  d o es   n o t c h a n g e) .   iii)   No   s im u ltan eo u s   ev e n ts :  th e  p r o ce s s   ass u m es  th at  two   ev e n ts   ca n n o t  o cc u r   at  t h e  ex ac t   s am e  in s tan t  ( alth o u g h   in   r ea l lif e,   ex tr em el y   clo s e  ev en ts   ca n   h ap p e n ) .   iv )   Me m o r y less   p r o p er ty :   th e   tim e  u n til   th e  n ex t   ev en t   o cc u r s   is   in d ep e n d en t   o f   th e   tim e   s in ce   th e   last   ev en t.   T h e  Po is s o n   p r o ce s s   is   ch ar ac ter ized   b y   a  r ate  p ar am eter   ( d en o ted   b y   λ )   wh ich   d ef in es  th e  ex p ec ted   n u m b e r   o f   ev en ts   p e r   u n it tim e.   T h is   r ate  is   o f ten   r ef er r ed   to   as th e  P o is s o n   ar r iv al  r ate.     2 . 2 .     P o is s o n a rr iv a l r a t e :   ma t hem a t ic a l f o r m ula t io n   L et  N( t)   d en o te  th e  n u m b er   o f   ev en ts   o cc u r r in g   u p   to   tim e  t  in   a  Po i s s o n   p r o ce s s   with   r ate  λ .   T h e  d is tr ib u tio n   o f   N( t)   f o ll o ws a  Po is s o n   d is tr ib u tio n   an d   is   g i v en   b y   ( 1 ) .     ( ( ) = ) =   ( ⋋ ) − ⋋ !   ( 1 )     Wh er e   λ   is   th e  ar r iv al  r ate,   r ep r esen tin g   th e  av e r ag e  n u m b er   o f   ev e n ts   p er   u n it  tim e ;    is   th e  tim e  p er io d   co n s id er ed ;    is   th e  n u m b er   o f   ev en ts   th at  o cc u r r ed   d u r i n g   th e  tim e  p er io d   ;  an d   e  is   E u ler ’ s   n u m b er   ( ap p r o x im ately   2 . 7 1 8 ) .   T h e  m ea n   ( ex p ec te d   v alu e )   n u m b er   o f   ev en ts   o cc u r r in g   in   a  tim e  i n ter v al  t is as in   ( 2 ) .     [ ( ) ] =    ( 2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8         Utiliz in g   p o is s o n   mo d elin g   a n d   a d va n ce d   ma c h in e  lea r n in g   tech n iq u es fo r   … ( P r a th ima   M a b el  Jo h n )   3157   T h e  v ar ian ce   o f   N( t)   is   also   as in   ( 3 ) .      ( ( ) ) =    ( 3 )     2 . 3 .     K ey   pro pert ies o f   t he  P o is s o n   pro ce s s   T h e  k ey   p r o p er ties   o f   Po is s o n   p r o ce s s   ar e  as d escr ib ed   as f o llo ws .   i)   I n ter - ar r i v al  t im es:  th e  tim es  b etwe en   co n s ec u tiv e  ev e n ts   in   a  Po is s o n   p r o ce s s   f o llo w  a n   ex p o n en tial   d is tr ib u tio n   with   p ar am eter   λ ,   wh er e  th e   p r o b ab ilit y   th at   th e  tim e  b etwe en   e v en ts   is   g r ea ter   th an   s o m e   v alu e  t is   ( 4 ) .     ( > ) = − ⋋   ( 4 )     T h e  ex p ec ted   tim e  b etwe en   e v en ts   ( m ea n   in ter - a r r iv al  tim e)   i s   1 /λ .   ii)   I n cr em en t  i n d ep en d en ce :  th e  n u m b er   o f   ev en ts   o cc u r r in g   i n   d is jo in t  tim e  in ter v als  ar e  i n d ep en d en t  o f   ea ch   o th e r .   Fo r   ex a m p le,   th e  n u m b er   o f   ev e n ts   th at  o cc u r   f r o m   tim e   0   to   1 0   s ec o n d s   is   i n d ep en d en t  o f   th e  n u m b er   o f   ev en ts   th at  o cc u r   f r o m   tim e  1 0   to   2 0   s ec o n d s .   iii)   Po is s o n   d is tr ib u tio n   o f   e v e n t s :  th e  n u m b er   o f   ev en ts   o cc u r r in g   i n   a  f ix ed   tim e  i n ter v al  t  f o llo ws  a  Po is s o n   d is tr ib u tio n ,   wh ich   m ea n s   th at   ‘t h e  p r o b a b ilit y   o f   o b s er v in g   e x ac tly   k   e v en ts   in   ti m e  t  is   g iv en   b y   ( 1 ) ’ .     2 . 4 .     P o is s o n  a rr iv a l pro ce s s   in net wo rk s   T h e  Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s   in   n etwo r k i n g   is   a  s to ch asti c  ( r an d o m )   m o d el  wh er e  p ac k e ts   o r   d ata   u n its   ar r iv e  at  a  n etwo r k   n o d e  ( e. g . ,   a  r o u ter ,   s witch ,   o r   s er v er )   at  a   r ate  th at  is   co n s tan t  o n   a v er ag e.   T h e   ar r iv al  tim es  o f   p ac k ets  ar e  in d ep en d e n t  o f   ea c h   o th e r ,   an d   th e  n u m b e r   o f   p ac k ets  ar r iv i n g   with in   an y   f ix ed   tim e  p er io d   f o llo ws a  Po is s o n   d is tr ib u tio n .   i)   Ar r iv al  r ate  ( λ ) :  th e  Po is s o n   ar r iv al  r ate   λ   r ep r esen ts   th e  av er ag e  n u m b er   o f   p ac k ets  ar r iv in g   p er   u n it  tim e  ( e. g . ,   p ac k ets p er   s ec o n d ) .   ii)   I n ter - ar r i v al  t im e:   th e  tim e   b etwe en   co n s ec u tiv e   p ac k et  ar r iv als  f o llo ws  an   e x p o n en tial  d is tr ib u tio n ,   m ea n in g   th at  t h e  tim e  b etwe en   an y   two   co n s ec u tiv e  ar r i v als is   m em o r y less .   I n   m ath em atica l  ter m s ,   if   th e  n u m b er   o f   p ac k ets  ar r iv in g   i n   tim e  t  is   d en o ted   as   N( t) ,   t h en   th e  n u m b er   o f   p ac k ets  ar r iv in g   f o llo ws  a  Po is s o n   d is tr ib u tio n   is   g iv en   b y   ( 1 ) .   T h e  ex p o n en tial  in ter - a r r iv al  tim e  b etwe en   p ac k ets is   g iv en   b y   ( 4 ) .     2 . 4 . 1 .   Slo wlo ris   a t t a c k   a nd   P o is s o n   a rr iv a l r a t e   T h e  s lo wlo r is   attac k   is   a  f o r m   o f   Do S  attac k   d esig n e d   to   tar g et  web   s er v er s ,   s p ec if ically   e x p lo itin g   h o w  HT T P  co n n ec tio n s   ar e  h a n d led   b y   th e  s er v er .   T h is   attac k   wo r k s   b y   k ee p in g   co n n ec tio n s   to   a  s er v er   o p e n   f o r   as  lo n g   as  p o s s ib le  an d   s en d in g   d ata  ex tr e m ely   s lo wly ,   p r ev e n tin g   th e  s er v er   f r o m   clo s in g   th o s e   co n n ec tio n s ,   ev en t u ally   ex h au s tin g   its   r e s o u r ce s   an d   ca u s in g   it  to   b ec o m e  u n r esp o n s iv e.   T h e  Po is s o n   ar r iv al  r ate  co m es  in to   p lay   in   m o d elin g   h o w   th e  attac k er   ca n   g en er ate  r e q u ests   in   a  s ee m i n g ly   "r a n d o m "  b u t  co n tr o lled   m an n er ,   m im ick in g   th e  b e h av io r   o f   le g itima te  tr af f ic  b u t   at  an   in ten tio n ally   s lo w  p ac e,   m ak in g   d etec tio n   d if f ic u lt.     2 . 4 . 2 .   H o w  P o is s o n   a rr iv a l r a t e  f it s   wit h sl o wlo ris   T h e  Po is s o n   ar r iv al  r ate  ca n   b e  u s ed   t o   m o d el  t h e  r ate   at  wh ich   r eq u ests   ar e  s en t d u r in g   t h e  s lo wlo r is   attac k .   A  Po is s o n   p r o ce s s   is   a  r an d o m   p r o ce s s   wh er e  e v e n ts   ( in   t h is   ca s e,   HT T P  r eq u e s ts   o r   ch u n k s   o f   an   HT T P  r eq u est)  o cc u r   in d ep e n d en tly   o v er   tim e,   at  a  co n s tan t  av er ag e  r ate  λ .   I n   th e  co n tex t  o f   th e  s lo wlo r is   attac k   as f o llo ws:   i)   T h e  attac k er   ca n   g e n er ate  r e q u ests   o r   d ata  ch u n k s   with   a   Po is s o n   ar r iv al  r ate.   T h is   m ea n s   th e  attac k er   is   s en d in g   d ata  ( e. g . ,   HT T P  r eq u est  h ea d er s   o r   p ar tial  d ata)   at  a  r ate  d eter m in ed   b y   a  Po is s o n   d is tr ib u tio n ,   wh er e  th e  av e r ag e  n u m b er   o f   p ac k ets s en t p er   u n it o f   tim e  is   λ .   ii)   T h e  ex p o n en tial  in ter - ar r i v al  tim es  b etwe en   r eq u ests   ar e  a  ch ar ac ter is tic  o f   th e  Po is s o n   p r o ce s s .   T h is   im p o s es  an   attac k er   m o d el  wh ich   s en d s   s lo w,   p er io d ic,   an d   u n p r e d ictab le  r eq u ests ,   m ak in g   th e  attac k   less   lik ely   to   b e  d etec ted   in   c o m p ar is o n   to   a   co n s tan t - r ate  att ac k .     2 . 5 .     P o is s o n  pro ce s s   a nd   i nte r - a rr iv a l t i m es   I n   a   Po is s o n   p r o ce s s ,   th e  i n ter - ar r iv al   tim e  g en er ally   f o llo ws  an   e x p o n en tial  d is tr i b u tio n   an d   d escr ib es  th e  tim e  f o r   s en d i n g   p ac k et  r e q u ests   o n e  af ter   an o th er .   T h is   is   im p o r tan t  wh en   m o d elin g   th e  "r an d o m "  y et  co n tr o lled   n atu r e  o f   s lo wlo r is .   I f   th e  Po is s o n   ar r iv al  r ate  is   λ   ( p ac k ets  p e r   s ec o n d ) ,   th e   tim e  b etwe en   s en d in g   two   r eq u ests   is   ex p o n en tially   d is tr ib u te d   with   th e  p r o b ab ilit y   d e n s ity   f u n c tio n :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,   Au g u s t 2 0 2 6 :   3 1 5 4 - 3 1 6 3   3158   P ( T > ) = − ⋋       W h er e     is   th e  in ter - ar r iv al  tim e  ( tim e  b etwe en   two   p ac k ets),     is   tim e  we’ r e  in ter ested   in   ( e. g . ,   tim e  u n til  th e  n ex t c h u n k   is   s en t) ,   an d   λ   is   av er ag e  r ate  at  w h ich   th e  attac k er   s en d s   p ac k ets ( ch u n k s   o f   an   HT T P r eq u est).   Fo r   ex am p le,   if   th e  attac k er   s ets  a  Po i s s o n   ar r iv al  r ate  o f   0 . 1   p ac k ets  p er   s ec o n d   ( i.e . ,   o n e  p ac k et   ev er y   1 0   s ec o n d s   o n   a v er ag e ) ,   th e  in ter - ar r i v al  tim e  b etwe en   p ac k ets  will  f o llo w  an   ex p o n en tial  d is tr ib u tio n   with   λ =0 . 1 .   T h is   m ea n s   th at  s o m e  r eq u ests   m ay   b e   s en t  q u ick ly   ( with   a   v er y   s h o r t  in ter - a r r iv al  tim e) ,   wh ile   o th er s   will  b e  s en t  with   a  lo n g er   g a p   b etwe en   th em .   T h e  o v er all  b eh a v io r ,   h o wev er ,   will  s till   m ain tain   an   av er ag e  ar r iv al  r ate  o f   λ .     2 . 6 .     Slo wlo ris wit h  P o is s o n   a rr iv a l r a t e :   a t t a c k   mo del   C o n s id er   an   attac k er   tar g etin g   a  web   s er v er .   T h e  attac k er   g en er ates  N  s im u ltan eo u s   co n n ec tio n s   to   th e  s er v er   a n d   u s es  th e  Po is s o n   ar r iv al  r ate  to   c o n tr o l   h o w  f r eq u en tly   th e  attac k er   s en d s   s m all  ch u n k s   o f   d ata  o n   ea ch   c o n n ec tio n .   L et’ s   m o d el  th e  attac k er ’ s   b e h av io r   as f o llo ws :   i)   C o n n ec tio n   s etu p :  t h e  attac k e r   o p e n s   N  co n n ec tio n s   to   th e  web   s er v er ,   o n e   f o r   ea ch   attac k   th r ea d .   T h e   n u m b er   o f   c o n n ec tio n s   N  d ep e n d s   o n   th e   s er v er ' s   m ax im u m   allo wed   co n n ec tio n s .   ii)   Data   ar r iv al  r ate:  th e  attac k er   s en d s   d ata  ( ch u n k s   o f   th e  HT T P  r eq u est)  at  a  Po is s o n   ar r iv al  r ate  λ .   T h is   m ea n s   th at  th e  tim e  b etwe en   s en d in g   ea c h   n ew  ch u n k   f o llo ws  an   ex p o n e n tial  d is tr ib u tio n .   T h e  attac k er   d o esn ' t  f lo o d   t h e  s er v er   with   a  co n s tan t  s tr ea m   o f   d ata;  i n s tead ,   th e  c h u n k s   ar r iv e   at  a  v ar iab le  r ate,   wh ich   o n   a v er ag e  is   λ .   iii)   R eq u est  p ar t ializati on :  in s tead   o f   s en d in g   th e  f u ll  HT T P  r eq u est  at  o n ce ,   th e  attac k er   s en d s   th e  h ea d er s   o f   th e  HT T P  r eq u est  in   v er y   s m all  ch u n k s ,   s p ac ed   o u t  with   an   ex p o n e n tial  in ter - ar r i v al  tim e  b ased   o n   th e  Po is s o n   r ate.   iv )   Kee p   aliv e  c o n n ec tio n s :  ea ch   in co m p lete  r eq u est  k ee p s   th e  co n n ec tio n   aliv e   b y   p e r io d i ca lly   s en d in g   s m all  ch u n k s .   Sin ce   th e  ch u n k s   ar r iv e  r an d o m ly   b u t  at  a  s tead y   av er ag e  r ate,   th e  s er v er   ca n n o t  ea s ily   d is tin g u is h   th is   attac k   f r o m   le g itima te  tr af f ic.   v)   Ser v er   ex h au s tio n :  o v er   tim e ,   th e  s er v er ’ s   c o n n ec tio n   p o o l  will  f ill  u p .   I f   th e   s er v er   h as  a  lim it  o f     1 0 0   co n cu r r en t  co n n ec tio n s ,   a n d   th e  attac k er   u s es  1 0 0   c o n n ec tio n s   with   a  Po is s o n   r ate  o f   λ =0 . 1   r eq u ests   p er   s ec o n d ,   it  will  tak e   an   av e r ag e  o f   1 0   s ec o n d s   to   s en d   a   s in g le  ch u n k   to   ea ch   o f   th e   1 0 0   co n n ec tio n s .   Ho wev er ,   as  lo n g   as  th e  attac k er   co n tin u es  s en d in g   d ata  at  th is   s lo w  r ate,   th e  s er v er   is   u n ab le  to   clo s e   th o s e  co n n ec tio n s ,   leav in g   le g itima te  u s er s   with   n o   av ailab le   r eso u r ce s .     2 . 6 . 1 .   Why   P o is s o n   a rr iv a l h elps   T h e  m o tiv atio n   b eh in d   ch o o s in g   Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s   is   its   r an d o m n ess ,   u n p r e d ictab ilit y ,   co n tr o lled   r ate  an d   its   s lo w  an d   g r ad u al  n atu r e.   I ts   s ig n if ican ce   is   d escr ib ed   as f o llo ws :   i)   R an d o m n ess   an d   u n p r e d ictab ilit y :  Po is s o n   ar r iv al  tim es  in tr o d u ce   r a n d o m n ess   in   th e  atta ck ,   m ak in g   it   h ar d er   to   d etec t sin ce   th e  r eq u est r ate  i s n ’ t c o n s tan t o r   p r ed ictab le.   I t’ s   n o t a   s im p le  f lo o d   o f   p ac k ets,  b u t   r ath er   p ac k ets ar r iv in g   at  r an d o m   in ter v als,  k ee p in g   attac k   less   n o ticea b le  to   in tr u s io n   d etec tio n   s y s tem s .   ii)   C o n tr o lled   r ate:  th e  r ate  o f   att ac k   ca n   ea s ily   b e  c o n tr o lled .   T h e  Po is s o n   ar r iv al  r ate   λ   ca n   b e  ad ju s ted   b y   th e  attac k er   to   k ee p   t h e  n u m b er   o f   r eq u ests   o n   th e   v e r g e  o f   b ein g   u n d etec tab le,   wh ile  k ee p in g   co n n ec tio n s   to   t h e  s er v er   o p en   f o r   as lo n g   as p o s s ib le.     iii)   Slo w  an d   g r ad u al:  th e  p ac k et   in ter - ar r iv al  tim es  ar e  s o   ex p o n en tial  th at  th e  attac k   is   a  v er y   s lo w  o n e.   T h e  attac k er   d o es  n o t  f lo o d   th e  s er v er   all   at  o n ce ;  r ath e r ,   h e   s p r ea d s   it  o u t   in   tim e   to   k ee p   i ts   co n n ec tio n   p o o l f illed   o v er   a   lo n g   p er io d   o f   tim e.     Slo wlo r is - s ty le  attac k s ,   in   wh i ch   p ac k ets  ar e  s en t  d elib er atel y   s lo w  an d   in   an   u n p r e d ictab l e  m an n er .   T h is   m eth o d   lo o k s   at  in c o m in g   tr af f ic   ch ar ac ter is tics   an d   tr i es  to   d etec t  a n o m alies  with   s u ch   ch ar ac te r is tic’ s   in d icativ e  o f   an   attac k   in   p r o g r ess .   T im in g s   an d   f r e q u en cies  o f   r eq u ests   ca n   allo w  f o r   th e  d is ce r n in g   o f   n o r m al  u s er   b eh a v io r   f r o m   ab u s er s   tr y in g   to   ex h au s t  s er v er   r eso u r ce s .   T h is   p er m its   p r o ac t iv e  d etec tio n ,   th u s   in cr ea s in g   th e  r esis tiv ity   o f   a  s er v er   ag ai n s t a d v an ce d   attac k   v ec to r s   u s ed   to   d is r u p t th e  a v a ilab ilit y   o f   s er v ice.     2 . 6 . 2 .   Da t a   g ener a t io n  m o du le   T h e  en tire   p r o ce s s   s tar ts   with   th e  R y u   co n tr o ller ' s   d ata  g en e r atio n   m o d u le .   I n   th is   m o d u le ,   th e  C PU  an d   m em o r y   u tili za tio n   o f   th e  s er v er ,   alo n g   with   n etwo r k   th r o u g h p u t,  p ac k et  ar r iv al,   p a ck et  s k ewn ess ,   an d   co n n ec tio n   c o u n t,  am o n g   o th e r   f ac to r s ,   ar e  m o n ito r e d   an d   c o llected   co n tin u o u s ly   th r o u g h   th e  to o ls   io s tat   an d   n etst at.   T h ese  p ar am ete r s   h av e  a  g r ea t  d ea l   o f   im p o r tan ce   s in ce   th ey   ar e   u tili ze d   i n   th e   id e n tific atio n   o f   tr a f f ic   an o m alies  an d   attac k   p atter n s .   T h e  s er v er   is   m o n ito r e d   o v er   a  p er io d   o f   tim e,   wh er e  C PU  u tili za tio n   an d   p ac k et  in ter - ar r iv al   tim e  t h r esh o ld   v alu es  ar e   s et  th r o u g h   M o n te  C ar lo   s im u latio n .   T h e   s im u latio n   p r ed icts   th e   s tatis t ical  b eh av io r   o f   t h e  s er v er   wh ile  s p ec if y in g   th r esh o ld s   ex ac tly   co m m e n s u r ate  with   n o r m al  s er v er   ac tiv ity .   T h e  Po is s o n   ar r i v al  r ate  is   in co r p o r ate d   in to   th e   d a ta  g en er atio n   p r o ce s s   to   m o d e l  h o w  th e  attac k er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8         Utiliz in g   p o is s o n   mo d elin g   a n d   a d va n ce d   ma c h in e  lea r n in g   tech n iq u es fo r   … ( P r a th ima   M a b el  Jo h n )   3159   g en er ates  s lo w  tr af f ic   u s in g   t h e  Po is s o n   d is tr ib u tio n .   T h e   ar r iv al  r ate  λ   o f   attac k   tr af f ic   ( s u ch   as  HT T P  GE T   r eq u ests   o r   c h u n k s   o f   r e q u ests )   is   co n tr o lled   b y   t h e  attac k er   t o   f o llo w   a  Po is s o n   p r o ce s s .   T h is   r esu lts   in   tr af f ic   ar r iv in g   at  a  r an d o m ,   b u t  co n t r o lled ,   r ate  th at  m im ics  leg iti m ate  tr af f ic,   m ak i n g   it  m o r e   c h allen g in g   to   d etec t.  Fig u r e  1   s h o ws th e  d ata  g en er atio n   p r o ce s s .           Fig u r e   1 .   Flo wch ar t  o f   d ata  g e n er atio n   p r o ce s s   o f   I SS DM - PA       As  p ac k ets  ar r iv e,   t h ey   r e q u i r e  p r o ce s s in g   b y   th e  s er v er ,   in cr ea s in g   C PU  u tili za tio n .   I n   ca s e  o f   leg itima te  t r af f ic,   u n d er   n o r m al  co n d itio n s ,   a  s er v er   p r o ce s s es  in co m in g   p ac k ets  at  a  r eg u lar   r ate.   Fo r   ex am p le,   th e  av er a g e  C PU  u ti lizatio n   m ig h t  b e  ar o u n d   4 0 %,  with   s h o r t  b u r s ts   o cc u r r in g   wh en   p ac k ets  ar r iv e   in   q u ick   s u cc ess io n .   I n   a  s lo w   Do S a ttack   u s in g   a  Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s ,   th e  p ac k ets ar r iv e  at  a  v er y   lo w  r ate  ( e. g . ,   λ =0 . 1   p ac k ets  p er   s ec o n d )   b u t  in   a   way   t h at  ca n   s till   o v er wh elm   th e  s er v er .   T h e   C PU  u tili za tio n   co u l d   r is e  to   8 0 %  o r   m o r e  as  th e  s er v er   s tr u g g les  to   p r o ce s s   an   in cr ea s in g   n u m b er   o f   h alf - o p en   co n n ec tio n s   o r     lo n g - last in g   s ess io n s ,   ev e n   th o u g h   th e   attac k   is   s u b tle   an d   u s es  m in im al  b an d wid th .   Mo n te  C ar lo   s im u latio n   s et  a  th r esh o ld   o f   8 0 % f o r   a  s a m p le  s ize  o f   4 0 0 .   On   th e  o th er   h an d ,   leg itima te   tr af f ic  m ig h t  h av e  v ar y i n g   i n ter - ar r iv al  tim es,  b u t  t y p ically   with in   a  r an g e  ( e. g . ,   1 - 5   s ec o n d s   b etw ee n   p ac k ets).   Du r in g   s lo w   Do S  a ttack   ( Po is s o n   m o d eled   tr a f f ic  with   λ =0 . 1 )   th e   in ter - ar r iv al  tim e  will  b e  lo n g er ,   with   p ac k ets  ar r iv i n g   ap p r o x im ately   ev er y   1 0   s ec o n d s ,   b u t  s till   m ain tain in g   a  r an d o m ,   ir r eg u la r   p atter n .   T h is   ca n   b e  h ar d   to   d is tin g u is h   f r o m   n o r m al  tr af f ic  b y   tr ad itio n al  d etec tio n   s y s tem s .   Mo n te  C ar lo   s im u lat io n   s et  a  t h r esh o ld   o f   1 0 s   f o r   a  s am p le  s ize  o f   4 0 0 .   I f   th e  c o llected   p ar a m eter s   ex ce ed   th ese  p r ed e f in ed   th r esh o ld   v alu es,  th e  ( I SS DM - PA)   in itiates   in s p ec tio n   o f   h ea d er   o f   th e  in c o m in g   HT T P  GE T   r eq u ests .   T h e  H T T P  h ea d er s   a r e  in s p ec ted   t o   ch ec k   if   th ey   m atch   k n o w n   s lo w   Do S  attac k   p atter n s ,   with   th e  h elp   o f   r eg u lar   ex p r ess io n s   [ 2 5 ] .   I f   a  m a tch   is   id en tifie d ,   th e  tr af f ic  f l o w  is   class if ied   as   attac k   tr af f ic,   an d   a  co r r esp o n d in g   en tr y   is   g en er ate d   with   th e  r elev an t f ea tu r es.     2 . 6 . 3 .   F ea t ure   s elec t io n mo du le   Af ter   g en e r atin g   th e  d ataset,   t h e  f ea tu r e  s elec tio n   m o d u le  u t ilizes  th e  tech n iq u e   ca lled   B SIG   [ 2 5 ]   t o   ch o o s e  th e  m o s t  r elev an t  f e atu r es  f o r   class if icatio n   o f   tr af f ic.   T h e  Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s   in tr o d u ce s   v ar iab ilit y   in   th e   p ac k et  a r r iv a l  tim es  ( in ter - ar r iv al  tim es),   w h ich   ar e  in c o r p o r ated   as  s tatis tical  f ea tu r es  in   th e   d ataset.   Fo r   ex am p le,   f lu ct u atin g   r an d o m   b u r s ts   o f   tr af f ic  th at  ca n   b e  d e n o ted   b y   Po is s o n - d is tr ib u ted     in ter - ar r iv al  tim es  wo u ld   h el p   in   d if f er e n tiatin g   b etwe en   b en ig n   an d   m alicio u s   tr af f ic .   T h e   B SIG   m eth o d   th en   s elec ts   th e  f o llo win g   f ea tu r es  f o r   class if icatio n :  th e  r ate  o f   p ac k et  ar r iv als,  in ter - ar r iv al  ti m e  v ar iab ilit y ,   an d   C PU u tili za t io n   o f   th e  s er v er .     2 . 6 . 4 .   T ra f f ic  cla s s if ica t io n us ing   m a chine le a rning   a nd   d ee p lea rning   A  r an g e  o f   m ac h i n e  lear n in g   an d   d ee p   lear n in g   m o d els  ar e  u s ed   b y   th e  tr af f ic  class if icatio n   m o d u le,   to   class if y   tr af f ic  in to   leg itima te  an d   attac k   ca teg o r ies  o n ce   t h e  co n clu s iv e  f ea tu r es  ar e  id e n tifie d   as  d escr ib ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,   Au g u s t 2 0 2 6 :   3 1 5 4 - 3 1 6 3   3160   b y   th e   B SIG   m eth o d .   I n   clas s if y in g   th e   tr af f ic,   th e  f o llo wi n g   m ac h in e  lear n in g   alg o r ith m s   ar e  u s ed :   KNN ,  SVM ,  DT ,   R F,  NB ,   an d   MLP .  T h ese  alg o r ith m s   ar e   tr ain ed   o n   th e  f ea tu r e  s et  g en e r ated   b y   th e  Po is s o n   ar r iv al - b ased   attac k   tr af f ic  an d   leg itima te  tr af f ic  d ata.   T h e   class if icatio n   p r o ce s s   is   aim ed   at  d is tin g u is h in g   b etwe en   attac k   tr af f ic,   wh ic h   f o llo ws  a  Po is s o n   ar r iv al   p atter n   with   ir r eg u lar   in ter - ar r iv al  tim es,  an d   leg itima te  tr af f ic,   wh ich   ty p ic ally   h as m o r e  c o n s is ten t p ac k e t a r r iv al  p atter n s .       3.   E XP E R I M E N T   AND  R E SU L T S   Fig u r e  2   d e p icts   th e   ex p er im e n tal  s etu p ' s   s tr u ctu r e.   T wo   Ap ac h e2   s er v er s   an d   o n e   Ng in x   s er v er   ar e   co n n ec ted   th r o u g h   two   Z o d ia c  FX   s witch es  with in   th e  d ata   p lan e,   an d   th er e   ar e  twen t y   c lien ts   to tal — ten   o f   wh ich   ar e  attac k er s   an d   ten   o f   wh ich   ar e  leg al  clien ts .   T h e  I SS DM   m o d u le  is   o p er ated   b y   a  R y u   co n tr o ller   in   th e  co n tr o l  lo ca tio n .   I n   th is   wo r k ,   th e  in itial  s tep   in   d etec tin g   an   ass au lt  is   d ata  p r o d u c tio n .   As  p r ev io u s l y   m en tio n ed ,   in f o r m atio n   ab o u t  C P U  u s ag e,   R AM   u tili za t i o n ,   n etwo r k   s p ee d ,   p ac k et  a r r iv al  r ate,   p ac k et     in ter - ar r iv al   p er io d s ,   an d   co n n ec tio n   c o u n t   is   g ath er e d   f r o m   b o t h   v alid   an d   m alicio u s   tr af f ic.   T o   d eter m in e  th r esh o ld s   f o r   C PU  u s ag e  an d   p ac k et  in te r - ar r i v al  p er i o d s ,   a   Mo n te  C ar lo   s im u latio n   is   p e r f o r m e d .   Fo r   a  d ata  s et  s ize  o f   7 0 0 ,   B SIG   id en tif ies  an d   s elec ts   th e  f ea tu r es  u tili ze d   f o r   tr ai n in g   d etec tio n   m o d els  lik e  KNN,   SVM,   R F,  DT ,   ML P,  an d   NB .   T ab le  1   d is p lay s   th e  attac k   d etec tio n   f i n d in g s   an d   ac cu r ac y ,   wh ile  Fig u r e  3   d is p lay s   th e  g r ap h .           Fig u r e  2 .   T o p o lo g y   u s ed   f o r   I SS DM   –   PA   [ 2 5 ]         T ab le  1 .   A cc u r ac y   an d   F 1 - s co r e   ac h iev ed   b y   m o d els tr ain ed   u s in g   th e  B SIG   f ea tu r e  s et   A l g o r i t h m   A c c u r a c y   F 1 - sc o r e   DT   0 . 8 5   0 . 9 0   S V M   1   1   K N N   0 . 8 9   0 . 9 3   RF   1   1   NB   0 . 8 5   0 . 9 2   M LP   0 . 9 1   0 . 9 1           Fig u r e  3 .   R OC   cu r v es o f   m o d els tr ain ed   u s in g   th e  f ea tu r es selecte d   b y   B SIG   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8         Utiliz in g   p o is s o n   mo d elin g   a n d   a d va n ce d   ma c h in e  lea r n in g   tech n iq u es fo r   … ( P r a th ima   M a b el  Jo h n )   3161   4.   CO NCLU SI O N   T h e  p r o p o s ed   m eth o d o lo g y   I SS DM - PA  u s es  a  Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s   f o r   e f f ec tiv e   s im u latio n   an d   d etec tio n   o f   s tealth y   sl ow   Do S  attac k s .   Attack   tr af f ic  is   m o d eled   u s in g   Po is s o n   d is tr i b u tio n s   in   o r d er   to   m im ic  leg itima te  tr af f ic  p atter n s   s u ch   as  v ar ied   in ter - a r r iv al  tim es  an d   r an d o m ize d   b u r s ts   o f   p ac k ets,  th u s   allo win g   d etec tio n   s y s tem s   o f   co n v en tio n al  d esig n   t o   elab o r a te  th e  d if f er e n ce s   b etwe en   m al icio u s   an d   n o r m al   tr af f ic.   T h e   m eth o d o lo g y   u tili ze s   Mo n te  C ar lo   s im u latio n s   t o   d ef in e   d y n am ic  th r esh o ld s   p er   s er v er   p ar am eter   th at  co n s id er s   v a r iatio n s   b ase d   o n   th e  tr ac k ed   Po is s o n - m o d eled   tr af f ic.   T h ese  th r esh o l d s   ar e  f u r t h er   u s ed   to   id en tify   th e   o p er ati o n al  ir r e g u lar ities   with   r esp ec t  to   r eso u r ce   u s ag e,   c o n n ec tio n   co u n ts ,   an d   p ac k et  ar r iv al  p atter n s ,   all  o f   wh ich   d escr ib e  r elate d   s lo w   Do S  attac k s .   T h e  p r o ce d u r e  u tili ze s   th e  B SI G  f ea tu r e - s elec tio n   p r o ce s s   in   o r d er   to   r ec o g n ize  s alien t  f ea tu r es,  s u ch   as  th e  i n ter - ar r iv al   tim e,   v ar iab ilit y ,   an d   r eso u r ce   u s ag e,   wh ich   ar e  ce n tr al  to   d if f er en ti ate  b etwe en   n o r m al   an d   Po is s o n - b ased   m alicio u s   attac k   tr af f ic.   T h o s e  f ea tu r es  ar e  p ass ed   in to   class if ier s   o f   m ac h in e  lear n in g   lik e  NB ,   SVM,   R F,  an d   ML P,  wh er e  th e y   g u ar an tee  ac cu r ate  d etec tio n s .   T h is   v ar iab ilit y   in tr o d u ce d   b y   th e  Po is s o n   ar r iv al  p r o ce s s   ex h ib its   s to ch asti c  ch ar ac ter is tics   th at   o f f er   its   r ef lectio n   o n   r ea l - wo r ld   cu s to m er   b eh av io r s ,   im p r o v in g   th e   r o b u s tn ess   ag ain s t  ev o lv in g   s tr ateg ies  o f   attac k .   I t  n o t  o n ly   b r in g s   in   i ts   v is io n   o f   im p r o v in g   d etec ti n g   s lo w   Do S  attac k s   with   h ig h er   ac cu r ac ies  b u t   also   r ed u ce s   f alse  p o s itiv es  v i a  ad   h o c  p r ac tice  ad ju s tin g   to   n etwo r k   co n d itio n s   d y n a m ically .   W ith   a  b alan ce d   co m b in atio n   o f   r ea lis tic  attac k   s im u latio n ,   a d v an ce d   f ea t u r e  s elec tio n ,   an d   m ac h in e  le ar n in g ,   I SS DM - PA   p r o p o s es  a  s ca lab le  an d   ef f icien t  s o lu tio n   to   m o d e r n - d ay   n etwo r k   s ec u r ity   d ilem m as.  T h is   wo u ld   b e  a  b ig   s tep   f u r th er   i n   th e  d etec tio n   o f   lo w - r ate  s tealth y   attac k s   wh ich   ev ad e  tr a d itio n al  s ec u r ity   m ea s u r es.       F UNDING   I NF O R M A T I O N    Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Pra th im a  Ma b el  J o h n   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓     Ma m ath a   R am     ✓         ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓       Van i K u r u g o d   Ash wath an ar ay an a  R ed d y   ✓     ✓   ✓       ✓       ✓   ✓     ✓   ✓   San th o s h   B ab u   ✓     ✓   ✓       ✓       ✓   ✓     ✓   ✓   R am a  Mo h an   B ab u   Kastu r i N ag ap p asetty   ✓     ✓   ✓       ✓       ✓   ✓     ✓   ✓     C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y    T h e  d ata  th at  s u p p o r t   th e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e  av ailab l e  f r o m   t h e  co r r esp o n d in g   a u th o r ,   [ PMJ],   u p o n   r ea s o n ab le  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   X .   W a n g ,   T .   D a n ,   Y .   F e n g ,   Z.   Q i n ,   B .   X i o n g ,   a n d   Y .   L i u ,   “ A n   LD o S   a t t a c k   d e t e c t i o n   me t h o d   b a se d   o n   F S W T  t i m e – f r e q u e n c y   d i s t r i b u t i o n , ”   Ex p e r t   S y s t e m s  w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 5 6 ,   D e c .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 4 . 1 2 5 0 0 6 .   [ 2 ]   A .   R e e d ,   L.   D o o l e y ,   a n d   S .   K .   M o s t e f a o u i ,   “ S A - I D S :   a   si n g l e   a t t r i b u t e   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   s y st e m  f o r   S l o w   D o S   a t t a c k s  i n   I o T  n e t w o r k s.”   I n t e r n e t   o f   T h i n g s ,   v o l .   3 0 ,   M a r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i o t . 2 0 2 5 . 1 0 1 5 1 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,   Au g u s t 2 0 2 6 :   3 1 5 4 - 3 1 6 3   3162   [ 3 ]   N .   M .   Y . - N a u l a ,   C .   V . - R o s a l e s ,   a n d   J .   A .   P . - D í a z ,   “ S D N / N F V - b a s e d   f r a me w o r k   f o r   a u t o n o mo u s   d e f e n se  a g a i n s t   sl o w - r a t e   D D o S   a t t a c k s   b y   u s i n g   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g , ”   F u t u r e   G e n e ra t i o n   C o m p u t e r  S y s t e m s ,   v o l .   1 4 9 ,   p p .   6 3 7 – 6 4 9 ,   D e c .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . f u t u r e . 2 0 2 3 . 0 8 . 0 0 7 .   [ 4 ]   F .   S .   d e   L .   F i l h o ,   F .   A .   F .   S i l v e i r a ,   A .   D e   M .   B .   J u n i o r ,   G .   V . - S o l a r ,   a n d   L.   F .   S i l v e i r a ,   “ S m a r t   d e t e c t i o n :   a n   o n l i n e   a p p r o a c h   f o r   D o S / D D o S   a t t a c k   d e t e c t i o n   u si n g   m a c h i n e   l e a r n i n g , ”   S e c u r i t y   a n d   C o m m u n i c a t i o n   N e t w o r k s ,   v o l .   2 0 1 9 ,   p p .   1 – 1 5 ,   O c t .   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 1 9 / 1 5 7 4 7 4 9 .   [ 5 ]   N .   M u r a l e e d h a r a n   a n d   B .   J a n e t ,   “ A   d e e p   l e a r n i n g   b a s e d   H TTP  s l o w   D o S   c l a ss i f i c a t i o n   a p p r o a c h   u si n g   f l o w   d a t a , ”   I C T   Ex p r e ss ,  v o l .   7 ,   n o .   2 ,   p p .   2 1 0 – 2 1 4 ,   J u n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i c t e . 2 0 2 0 . 0 8 . 0 0 5 .   [ 6 ]   C .   L.   C a l v e r t   a n d   T .   M .   K h o sh g o f t a a r ,   “ I mp a c t   o f   c l a ss  d i s t r i b u t i o n   o n   t h e   d e t e c t i o n   o f   s l o w   H T TP  D o S   a t t a c k s   u si n g   b i g   d a t a , ”  J o u rn a l   o f   Bi g   D a t a ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 5 3 7 - 0 1 9 - 0230 - 3.   [ 7 ]   R .   F .   K a p o u r c h a l i ,   R .   M o h a mm a d i ,   a n d   M .   N a ssi r i ,   “ P 4 h t t p G u a r d :   d e t e c t i o n   a n d   p r e v e n t i o n   o f   sl o w - r a t e   D D o S     a t t a c k s  u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s  i n   P 4   sw i t c h , ”   C l u st e r  C o m p u t i n g ,   v o l .   2 7 ,   n o .   6 ,   p p .   8 0 4 7 – 8 0 6 4 ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 5 8 6 - 024 - 0 4 4 0 7 - 5.   [ 8 ]   M .   W a n g ,   Y .   L u ,   a n d   J.  Q i n ,   “ A   d y n a mi c   M LP - b a se d   D D o S   a t t a c k   d e t e c t i o n   me t h o d   u s i n g   f e a t u r e   s e l e c t i o n   a n d   f e e d b a c k , ”   C o m p u t e rs   &  S e c u r i t y ,   v o l .   8 8 ,   Ja n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o se . 2 0 1 9 . 1 0 1 6 4 5 .   [ 9 ]   V .   H n a mt e ,   A .   A .   N a j a r ,   H .   N . - N g u y e n ,   J.   H u ss a i n ,   a n d   M .   N .   S u g a l i ,   “ D D o S   a t t a c k   d e t e c t i o n   a n d   m i t i g a t i o n   u si n g   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k   i n   S D N   e n v i r o n me n t , ”   C o m p u t e rs  a n d   S e c u ri t y ,   v o l .   1 3 8 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o se. 2 0 2 3 . 1 0 3 6 6 1 .   [ 1 0 ]   N .   M .   Y . - N a u l a ,   C .   V . - R o s a l e s,  J.  A .   P . - D í a z ,   a n d   D .   F .   C a r r e r a ,   “ A   f l e x i b l e   S D N - b a se d   f r a m e w o r k   f o r   sl o w - r a t e   D D o S   a t t a c k   mi t i g a t i o n   b y   u s i n g   d e e p   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g , ”   J o u r n a l   o f   N e t w o rk   a n d   C o m p u t e r  A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 0 5 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j n c a . 2 0 2 2 . 1 0 3 4 4 4 .   [ 1 1 ]   D .   Y .   Ze b u a ,   C .   S .   C .   W a r u w u ,   K .   Ze b u a ,   M .   Za i ,   A .   L a se,   a n d   O .   L.   O f e l ,   “ S i m u l a si   sera n g a n   D O S   men g g u n a k a n   S LO W H TTPTES T , ”   J u r n a l   K o m p u t e r  T e k n o l o g i   I n f o rm a si   S i s t e m   I n f o rm a s i ,   v o l .   4 ,   n o .   2 ,   p p .   4 0 9 – 4 1 9 ,   2 0 2 5 ,     d o i :   1 0 . 6 2 7 1 2 / j u k t i si . v 4 i 2 . 4 0 2 .   [ 1 2 ]   V .   R i o s,   P .   I n a c i o ,   D .   M a g o n i ,   a n d   M .   F r e i r e ,   “ D e t e c t i o n   o f   s l o w l o r i s  a t t a c k s  u s i n g   ma c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms , ”   i n   Pro c e e d i n g s  o f   t h e   AC M  S y m p o s i u m   o n   Ap p l i e d   C o m p u t i n g ,   A p r .   2 0 2 4 ,   p p .   1 3 2 1 – 1 3 3 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 6 0 5 0 9 8 . 3 6 3 5 9 1 9 .   [ 1 3 ]   N .   Tr i p a t h i ,   “ D e l a y s   h a v e   d a n g e r o u s  e n d s :   s l o w   H TTP / 2   D o S   a t t a c k s  i n t o   t h e   w i l d   a n d   t h e i r   r e a l - t i me   d e t e c t i o n   u si n g     e v e n t   se q u e n c e   a n a l y s i s, ”   I EE E  T r a n sa c t i o n s  o n   D e p e n d a b l e   a n d   S e c u r e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 1 ,   n o .   3 ,   p p .   1 2 4 4 – 1 2 5 6 ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TD S C . 2 0 2 3 . 3 2 7 6 0 6 2 .   [ 1 4 ]   R .   K .   B a t c h u   a n d   H .   S e e t h a ,   “ A   g e n e r a l i z e d   ma c h i n e   l e a r n i n g   m o d e l   f o r   D D o S   a t t a c k s   d e t e c t i o n   u s i n g   h y b r i d   f e a t u r e   sel e c t i o n   a n d   h y p e r p a r a me t e r   t u n i n g , ”   C o m p u t e r  N e t w o r k s ,   v o l .   2 0 0 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m n e t . 2 0 2 1 . 1 0 8 4 9 8 .   [ 1 5 ]   M .   Y e a si r ,   M .   M o r s h e d ,   a n d   M .   F a k r u l ,   “ A   p r a c t i c a l   a p p r o a c h   a n d   mi t i g a t i o n   t e c h n i q u e s   o n   a p p l i c a t i o n   l a y e r   D D o S   a t t a c k   i n   W e b   serv e r , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 1 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 – 2 0 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 5 1 2 0 / i j c a 2 0 1 5 9 0 7 2 0 9 .   [ 1 6 ]   V .   N .   O k o r o g u   a n d   O k a f u r ,   “ I mp r o v i n g   t r a f f i c   m a n a g e me n t   i n   a   d a t a   sw i t c h e d   n e t w o r k   u s i n g   a n   a d a p t i v e   d i s c r e t e   t i me   M a r k o v   mo d u l a t e d   P o i ss o n   p r o c e ss, ”   E u r o p e a n   J o u rn a l   o f   En g i n e e ri n g   R e se a rc h   a n d   S c i e n c e ,   v o l .   1 ,   n o .   2 ,   p p .   2 4 – 3 1 ,   2 0 2 1 .   [ 1 7 ]   A .   F .   G . - F e r n a n d e z   a n d   J.   X i a o ,   “ Tr a j e c t o r y   P o i ss o n   m u l t i - B e r n o u l l i   mi x t u r e   f i l t e r   f o r   t r a f f i c   mo n i t o r i n g   u s i n g   a   d r o n e , ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s  o n   Ve h i c u l a r T e c h n o l o g y ,   v o l .   7 3 ,   n o .   1 ,   p p .   4 0 2 – 4 1 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TV T. 2 0 2 3 . 3 3 1 0 7 4 2 .   [ 1 8 ]   B .   Y .   L i c h t z i n d e r ,   A .   Y .   P r i v a l o v ,   a n d   V .   I .   M o i s e e v ,   “ B a t c h   P o i ss o n i a n   a r r i v a l   mo d e l s o f   mu l t i serv i c e   n e t w o r k   t r a f f i c , ”   Pr o b l e m s   o f   I n f o rm a t i o n   T r a n sm i ss i o n ,   v o l .   5 9 ,   n o .   1 ,   p p .   6 3 – 7 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 3 4 / S 0 0 3 2 9 4 6 0 2 3 0 1 0 0 6 4 .   [ 1 9 ]   D .   S a l i m z y a n o v a   a n d   E.   L i so v s k a y a ,   “ I d e n t i f i c a t i o n   o f   n e t w o r k   t r a f f i c   u si n g   n e u r a l   n e t w o r k s , ”   i n   C o m m u n i c a t i o n s  i n   C o m p u t e r   a n d   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e ,   2 0 2 4 ,   p p .   7 6 – 90 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 1 - 6 5 3 8 5 - 8 _ 6 .   [ 2 0 ]   Q .   Y a n g   a n d   X .   F u ,   “ A n   e x t e n d e d   q u e u e i n g   m o d e l   f o r   v e h i c l e s   a t   si g n a l i z e d   i n t e r se c t i o n s  c o n si d e r i n g   t h e   p l a t o o n   c o r r e l a t e d   a r r i v a l s, ”   P h y si c a   A:   S t a t i st i c a l   Me c h a n i c s   a n d   i t s  Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   6 3 5 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p h y sa . 2 0 2 3 . 1 2 9 4 8 3 .   [ 2 1 ]   R .   R a ma n a t h a n   a n d   V .   V a r a d h a r a j a n ,   “ P e r f o r m a n c e   a p p r o x i m a t i o n s  o f   M a r k o v   m o d u l a t e d   P o i ss o n   p r o c e s s  a r r i v a l   q u e u e   w i t h   M a r k o v i a n   ser v i c e   u s i n g   ma t r i x   g e o met r i c   a p p r o a c h , ”   Y u g o sl a v   J o u rn a l   o f   O p e ra t i o n s  R e se a rc h ,   v o l .   3 4 ,   n o .   2 ,   p p .   2 4 5 – 2 5 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 2 2 9 8 / Y JO R 2 3 0 7 1 5 0 2 7 R .   [ 2 2 ]   A .   A .   A . - S h a r e h a ,   M .   M .   A b u a l h a j ,   A .   A l sh a h r a n i ,   a n d   B .   A l - K a sas b e h ,   “ A   f o u r - st a t e   M a r k o v   m o d e l   f o r   mo d e l l i n g   b u r st y   t r a f f i c   a n d   b e n c h m a r k i n g   o f   r a n d o m   e a r l y   d e t e c t i o n , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D a t a   a n d   N e t w o rk   S c i e n c e ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 5 1 – 1 1 6 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 5 2 6 7 / j . i j d n s. 2 0 2 3 . 1 1 . 0 1 9 .   [ 2 3 ]   A .   I .   A l a t t a r ,   A .   N .   A l - S h a ma n i ,   a n d   M .   S .   M o h m o o d ,   “ I ssu e s   i n   I o T  t r a f f i c   m o d e l l i n g   a n d   a n a l y si s, ”   i n   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E n g i n e e r i n g   a n d   S c i e n c e   t o   Ac h i e v e   t h e   S u s t a i n a b l e   D e v e l o p m e n t   G o a l s ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 5 . 0 1 9 9 7 0 2 .   [ 2 4 ]   F .   Z h a n g ,   J .   L u ,   X .   H u ,   a n d   Q .   M e n g ,   “ A   st o c h a st i c   d y n a m i c   n e t w o r k   l o a d i n g   m o d e l   f o r   mi x e d   t r a f f i c   w i t h   a u t o n o m o u s  a n d   h u m a n - d r i v e n   v e h i c l e s, ”   T r a n s p o rt a t i o n   Re s e a rc h   P a rt   B:   Me t h o d o l o g i c a l ,   v o l .   1 7 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r b . 2 0 2 3 . 1 0 2 8 5 0 .   [ 2 5 ]   P .   M .   J o h n   a n d   R .   M .   B .   K .   N a g a p p a s e t t y ,   “ A n   i n t e l l i g e n t   sy s t e m   t o   d e t e c t   s l o w   d e n i a l   o f   s e r v i c e   a t t a c k s   i n   so f t w a r e - d e f i n e d   n e t w o r k s,”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r  E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   3 ,   p p .   3 0 9 9 – 3 1 1 0 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 3 . p p 3 0 9 9 - 3 1 1 0 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Dr .   Pra th i m a   Ma b e l   J o h n           is  a n   a ss o c iate   p ro fe ss o r   a t  Da y a n a n d a   S a g a r  Co l leg e   o f  En g i n e e rin g ,   Visv e sv a ra y a   Te c h n o l o g ica l   Un iv e rsit y   (VTU),  B e n g a lu r u ,   Ka rn a tak a ,   I n d ia.     S h e   h a s  re c e iv e d   h e r  P h . D .   fr o m   VTU,  Be lag a v i,   Ka rn a ta k a ,   In d ia.  S h e   re c e iv e d   h e r     Ba c h e lo r  o f   E n g i n e e rin g   a n d   m a ste r  o f  Tec h n o l o g y   d e g re e   in   C o m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   fro m   VTU,   Be lag a v i,   Ka rn a tak a ,   I n d ia.   S h e   h a s  a b o u t  17   y e a rs  o f   e x p e rien c e   i n   tea c h in g   a n d   in d u str y   t o g e th e r.   He r  a re a s  o f  in tere st  a re   c o m p u ter  n e two rk s,  s o ftwa re   d e fin e d   n e two rk s ,   m o b i le  n e two r k s,  n e two rk   se c u rit y ,   a n d   m a c h in e   lea rn i n g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  p ra th ima m a b e l - ise @d a y a n a n d a sa g a r. e d u .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8         Utiliz in g   p o is s o n   mo d elin g   a n d   a d va n ce d   ma c h in e  lea r n in g   tech n iq u es fo r   … ( P r a th ima   M a b el  Jo h n )   3163     Dr .   Ma m a t h a   Ra m           re c e iv e d   P h . D.  a n d   M . Tec h .   d e g re e   in   C o m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   fro m   Visv e sv a ra y a   Tec h n o l o g ica l  Un iv e rsit y ,   Be lg a u m ,   B. E .   d e g re e   in   C o m p u te r   S c ien c e   a n d   E n g i n e e rin g   fr o m   Ku v e m p u   Un i v e rsity .   S h e   is   h a v in g   2 6   y e a rs  o f   tea c h in g   e x p e rien c e .   P re se n tl y   w o rk i n g   a s  a ss o c iate   p ro fe ss o r   in   De p a rtme n t  o f  C o m p u ter   S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   a t  BM S   C o ll e g e   o f  En g i n e e rin g ,   Ba n g a lo re .   He r  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   in fo rm a ti o n   se c u rit y   a n d   c a n c e lab le  b io m e tri c s.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  k rm . ise @b m sc e . a c . in .         Dr .   Va n i  K u r u g o d   As h wa th a n a r a y a n a   Re d d y           is  a ss o c iate   p ro fe ss o r  a t  BNM  In stit u te  o f  Tec h n o l o g y ,   Vis v e sv a ra y a   Tec h n o lo g ica l  Un i v e rsity   (VTU),  Be n g a lu r u ,   Ka rn a tak a ,   In d ia.  S h e   re c e iv e d   h e r  Ba c h e lo r  o f  E n g in e e rin g   a n d   M a ste r  o f  Tec h n o l o g y     d e g re e   in   Co m p u ter   S c ien c e   a n d   En g in e e ri n g   fro m   VTU ,   Be lag a v i,   Ka rn a tak a ,   I n d ia.   S h e   is   c u rre n tl y   p u rsu in g   P h . D .   fr o m   VTU,  Be lag a v i,   Ka rn a tak a ,   In d ia.  S h e   h a s  a b o u t  17   y e a rs  o f   e x p e rien c e   in   tea c h in g .   He r  a re a s   o f  in tere st  a re   c o m p u ter  n e two r k s,  Qo S   in   so f twa re   d e fin e d   n e two rk s ,   m o b i le  n e two r k s,  se rv e rles s  c o m p u ti n g ,   a n d   m a c h in e   lea rn in g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   v a n ired d y @ b n m it . i n .           Dr .   S a n th o sh  B a b u           wo rk i n g   a s  a n   a ss istan t  p r o fe ss o r  i n   t h e   De p a rtme n t  o f   El e c tro n ics   a n d   Tele c o m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g ,   Da y a n a n d a   S a g a r  Co ll e g e   o f  En g in e e rin g   h a s  a b o u t   18   y e a rs  o f   tea c h in g   e x p e rien c e .   He   re c e iv e d   h is   B. E .   d e g re e   in   M e d ica l   El e c tro n ics   fro m   Visv e sv a ra y a   Tec h n o l o g ica l  Un iv e rsity   a n d   M . Tec h .   d e g re e   in   Visu a l  In fo rm a ti o n   i n   Emb e d d e d   S y ste m s  fro m   I n d ia n   I n stit u te  o f   Tec h n o l o g y ,   Kh a ra g p u r,   Wes t  Be n g a l.   He   re c e iv e d   d o c t o ra l  d e g re e   in   M e d ica l  Im a g e   S e c u rit y   fr o m   V isv e sv a ra y a   Tec h n o lo g ica l   Un iv e rsity .   He   h a s  p u b li s h e d   re s e a rc h   p a p e rs  in   re fe re e d   in ter n a ti o n a l  j o u r n a ls  a n d   re se a rc h   p a p e rs i n   t h e   p ro c e e d i n g s  o f  v a ri o u s in tern a ti o n a l  c o n fe re n c e s.  He   re c e iv e d   fu n d s fro m   v a ri o u s   fu n d in g   a g e n c ies   in   t h e   c ry p t o g ra p h y   a n d   se c u rit y   d o m a in .   He   is  a u th o re d   v a rio u s  b o o k   c h a p ters   in   t h e   a re a   o f  c r y p t o g ra p h y   a n d   a rti ficia l  i n telli g e n c e .   H e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   sa n th o sh m e h tre@g m a il . c o m .         Dr .   Ra m a   M o h a n   Ba b u   K a st u r i  Na g a p p a se tt y           is  c u rre n tl y   wo r k in g   a s   p ro fe ss o r  i n   th e   De p a rtme n t  o f  Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   (Da ta  S c ien c e )  a t   Da y a n a n d a   S a g a r  C o ll e g e   o f  E n g i n e e rin g ,   Be n g a l u ru ,   In d ia.  H e   o b tain e d   h is  B . Tec h .   i n   Co m p u ter  E n g i n e e rin g   fr o m   M a n g a lo re   Un iv e rsity ,   In d ia,  M . S   fro m   BITS - P ILANI,  In d i a     a n d   P h . D.   fro m   Dr.   M G R  Un iv e rsity ,   In d ia.  His   a re a s  o f  in tere st  a re   c o m p u ter  n e two rk s ,   wire les s  m o b il e   n e two rk s,  so ft wa re   d e fin e d   n e two rk s ,   a n d   n e two rk   se c u rit y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   ra m a m o h a n b a b u - c sd s@ d a y a n a n d a sa g a r. e d u .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.