PERFORMANCE OF QUEUE MANAGEMENT ALGORITHM IN LTE NETWORK UNDER DDOS ATTACKS

Abstract

ABSTRACT

Cellular networks are rapidly evolving to meet the ever-increasing need for data speeds and to offer more services to mobile users everywhere. The fourth generation Long Term Evolution (LTE) network makes a significant contribution to improving the efficiency of cellular networks.

Increasing demands on existing cellular networks cause an increase in mobile traffic. This traffic is mainly generated by users equipped with smartphones, tablets and other mobile devices. LTE networks are trying to adapt to this ever-increasing number of mobile users and to offer them a higher quality service.

One of the most critical considerations for cellular network operators is whether their networks have efficient mechanisms and can manage them effectively to ensure optimal performance. One of the important elements that endanger network security in cellular networks is Distributed Denial of Service (DDoS) attacks. These attacks cause many problems such as disabling the network, causing it to work below its capacity, disconnecting and dropping the user from the network. Active queue management algorithms (AQM) working in the Radio link control (RLC) layer of the LTE network can predict congestion, provide solutions against possible network attacks, and effectively solve the network congestion problem by reducing the transmission packet rate. The performance of AQM is directly affected by parameters such as end-to-end transfer rate, end-to-end delay, packet delivery rate and fairness index.

In this thesis, the performance of queue management algorithms such as RED, CoDel, PIE, pFIFO and Drop-Tail operating in the RLC layer of the cellular LTE network were compared in terms of end-to-end transfer rate, delay, packet delivery rate and fairness index values under DDoS attacks. The CoDel algorithm produced a better result than RED, PIE, pFIFO and DropTail algorithms, with the mechanism of early detection of packet drops.

ÖZET

Hücresel ağlar, sürekli artan veri hızı ihtiyacını karşılamak ve mobil kullanıcılara her yerde daha fazla servis hizmeti sunmak için hızla dönüşmektedir. Dördüncü nesil Uzun Vadeli Evrim (LTE) ağı, hücresel ağların verimliliğin artırılmasına önemli bir katkı sunmaktadır.

Mevcut hücresel ağlar üzerinde artan talepler, mobil trafiğin artmasına neden olmaktadır. Bu trafik temel olarak akıllı telefonlar, tabletler ve diğer mobil cihazlarla donatılmış kullanıcılar tarafından oluşturulur. LTE ağları, sürekli artan bu mobil kullanıcı sayısına uyum sağlamaya ve onlara daha kaliteli bir hizmet sunmaya çalışmaktadır.

Hücresel ağ operatörleri için en kritik hususlardan biri, ağlarının en iyi performansı sağlamak için verimli mekanizmalara sahip olup olmadıkları ve bunları etkin bir şekilde yönetip yönetemeyecekleridir. Hücresel ağlarda ağ güvenliğini tehlikeye atan önemli unsurlardan bir tanesi Dağıtılmış Hizmet Reddi (DDoS) saldırılarıdır. Bu saldırılar ağı devre dışı bırakma, kapasitesinin altında çalışmaya sebep olma, bağlantı kopması ve kullanıcının ağdan düşürülmesi gibi birçok soruna neden olmaktadır. LTE ağının Radyo bağlantı kontrolü (RLC) katmanında çalışan aktif kuyruk yönetim algoritmaları (AQM) tıkanıklığı önceden tahmin edebilmekte, muhtemel ağ saldırılarına karşı çözüm üretebilmekte ve iletim paket hızını düşürerek ağ tıkanıklığı sorununu etkin bir şekilde çözebilmektedir. AQM’ nin performansı, uçtan uca aktarım hızı, uçtan uca gecikme, paket teslim oranı ve adalet indeksi gibi parametrelerden doğrudan etkilenir.

Bu tezde, hücresel LTE ağının RLC katmanında çalışan RED, CoDel, PIE, pFIFO ve Drop-Tail gibi kuyruk yönetimi algoritmalarının performansını DDoS saldırıları altında uçtan uca aktarım hızı, gecikme, paket teslim oranı ve adalet indeks değerleri açısından karşılaştırılmıştır. CoDel paket düşüşlerini erken tespit etme mekanizması ile sırasıyla RED, PIE, pFIFO ve Drop-Tail algoritmalarına göre daha iyi bir sonuç üretmiştir.