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HTTP-Flood-Angriffe haben sich seit langem als Herausforderung für Internet-Webdienste erwiesen. Es wurden verschiedene Ansätze entwickelt, um HTTP-Flood-Angriffe zu erkennen und abzuwehren, jedoch ist es für einen Router auf dem Gegner (d. h. dem Opferpfad) nicht immer möglich, einen laufenden Angriff zu erkennen. Außerdem erkennen die meisten Ansätze nur das Vorhandensein eines Angriffs. Diese Studie präsentierte ein auf Schwellenwerten basierendes kollaboratives Erkennungs- und Abwehrmodell, um laufende HTTP-Flood-Angriffe unabhängig vom Pfad und der Position des Gegners zu erkennen und abzuwehren. Daher wird dieses System dazu beitragen, HTTP-Flood-Angriffe auf ein Niveau zu reduzieren, das ununterbrochene Dienste für legitime Benutzer gewährleistet. Die Ergebnisse des Ansatzes zeigen, dass eine Verbesserung der Nutzungsleistung von 64,33 % gegenüber dem Szenario ohne Schema auf Anforderungsschwellenbasis verzeichnet wird. Dies impliziert, dass das auf Anforderungsschwellen basierende Erkennungs- und Minderungsmodell eine Steigerung der CPU-Leistung des Webservers um 14,33% bei http-Flood-Angriffen gegenüber anderen Ansätzen wie dem ratenbasierten Erkennungs- und Minderungsschema bietet. Die Forschung liefert einen Algorithmus zur Minderung von http-Flood.