本論文では、新たに提案する適応型DoS攻撃モデル「AdaDoS」について論じている。従来の防御メカニズムは、ルールベースのDoS攻撃に対して効果的であったが、AI技術の進化により新たな脅威が浮上している。AdaDoSは、攻撃者と検出器の間の競争ゲームとして問題をモデル化し、攻撃者はネットワークトラフィックを妨害しつつも検出を回避することを目指す。この攻撃モデルは、SDNや検出器からのフィードバックに基づいて攻撃戦略を動的に調整することが可能である。また、攻撃者は通常防御者よりも情報が少ないことを考慮し、AdaDoSは部分観測マルコフ決定過程（POMDP）としてDoS攻撃を定式化している。この新たな攻撃手法により、AdaDoSは機械学習ベースやルールベースのDoS攻撃検出器を適応的に回避できる能力を持つことが示されている。