Günümüzün dijital ortamında Dağıtılmış Hizmet Reddi (DDoS) saldırıları, dünyanın her yerindeki kuruluşlar için büyük bir tehdit olarak öne çıkıyor. Bilinen teknolojinin giderek ilerlemesi ve mobil cihazların yaygınlaşmasıyla hücresel şebeke operatörleri, altyapılarını bu risklere karşı güçlendirme baskısıyla karşı karşıya kalıyor. Hücresel Uzun Vadeli Evrim (LTE) ağlarına yapılan DDoS saldırıları büyük hasara, yüksek paket kaybına ve yetersiz ağ performansına yol açabilir. LTE ağlarını etkileyen trafikteki dalgalanmaları yönetmek büyük önem taşıyor. Kuyruk yönetimi algoritmaları, LTE ağları içindeki Radyo Bağlantı Kontrolü (RLC) katmanındaki tıkanıklığın kontrolünü ele geçirmek için geçerli bir çözüm olarak ortaya çıkıyor. Bu algoritmalar proaktif olarak çalışır, veri aktarım hızlarını azaltarak ve potansiyel DDoS saldırılarına karşı savunmayı güçlendirerek tıkanıklığı öngörür ve azaltır. Bu yazıda, Drop-Tail, Random Early Detection (RED), Controlled Delay (CoDel), Proportional Integral Controller Enhanced (PIE) ve Packet Limited First In, First Out queue (pFIFO) gibi çeşitli kuyruk yönetimi yöntemlerini derinlemesine inceliyoruz. Bu kuyruk yönetimi algoritmalarına yönelik titiz değerlendirmemiz, hayati performans parametrelerini kapsayan çok yönlü bir değerlendirmeye dayanır. LTE ağının DDoS saldırılarına karşı dayanıklılığını ölçüyoruz; performansı uçtan uca gecikmeye, üretime, paket dağıtım hızına (PDF) ve adalet endeksi değerlerine göre ölçüyoruz. Bu değerlendirmenin potası, test ve analiz için güvenilir bir platform olan NS3 simülatöründen başkası değildir. Simülasyonlarımızın sonuçları aydınlatıcı bilgiler sağlıyor. CoDel, RED, PIE, pFIFO ve Drop-Tail algoritmaları art arda en iyi performans gösterenler olarak ortaya çıkıyor. Bu bulgular, gelişmiş kuyruk yönetimi algoritmalarının, LTE ağlarını DDoS saldırılarına karşı güçlendirme, sağlam savunmalar ve esnek ağ performansı sunma konusundaki kritik rolünün önemini göstermektedir.
In today's digital landscape, Distributed Denial of Service (DDoS) attacks stand out as a formidable threat to organisations all over the world. As known technology gradually advances and the proliferation of mobile devices, cellular network operators face pressure to fortify their infrastructure against these risks. DDoS incursions into Cellular Long-Term Evolution (LTE) networks can wreak havoc, elevate packet loss, and suboptimal network performance. Managing the surges in traffic that afflict LTE networks is of paramount importance. Queue management algorithms emerge as a viable solution to wrest control over congestion at the Radio Link Control (RLC) layer within LTE networks. These algorithms work proactively, anticipating, and mitigating congestion by curtailing data transfer rates and fortifying defences against potential DDoS onslaughts. In the paper, we delve into a range of queue management methods Drop-Tail, Random Early Detection (RED), Controlled Delay (CoDel), Proportional Integral Controller Enhanced (PIE), and Packet Limited First In, First Out queue (pFIFO). Our rigorous evaluation of these queue management algorithms hinges on a multifaceted assessment that encompasses vital performance parameters. We gauge the LTE network's resilience against DDoS incursions, measuring performance based on end-to-end delay, throughput, packet delivery rate (PDF), and fairness index values. The crucible for this evaluation is none other than the NS3 simulator, a trusted platform for testing and analysis. The outcomes of our simulations provide illuminating insights. CoDel, RED, PIE, pFIFO, and Drop-Tail algorithms emerge as top performers in succession. These findings underscore the critical role of advanced queue management algorithms in fortifying LTE networks against DDoS attacks, offering robust defences and resilient network performance.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Computer Software |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | March 29, 2024 |
Submission Date | December 28, 2022 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 7 Issue: 1 |
Journal
of Intelligent Systems: Theory and Applications