تقييم أداء تقنيات تعلم الآلة في كشف هجمات LDoS في شبكات SDN

Journal of engineering sciences and information technology Pub Date : 2022-09-27 DOI:10.26389/ajsrp.l300522

دانيال يوسف يوسف

引用次数: 0

Abstract

ما تزال الشبكات المعرفة برمجيا SDN غير ناضجة كفاية وخاصة من الناحية الأمنية، ويمكن أن تصبح بسهولة هدفاً رئيساً للعديد من الهجمات كهجمات حجب الخدمة التي تسبب تقليل أو حجب خدمات الشبكة وجعلها غير متاحة للمستخدمين، أو قد تكون أيضاً بوابة لهجمات أخرى. نقدم في هذه المقالة تقييم لمجموعة من خوارزميات التعلم الآلي في كشف هجمات LDoS في شبكات SDN، حيث يمكن لأنظمة الأمن السيبراني تحليل الأنماط والتعلم منها للمساعدة في منع الهجمات المماثلة والاستجابة للسلوك المتغير. وهذا يمكن أن يساعد فرق البحث في الأمن السيبراني على أن تكون أكثر استباقية في منع التهديدات والاستجابة للهجمات النشطة في الزمن الحقيقي.

查看原文本刊更多论文

评估机器学习技术在发现SDN网络中的LDoS攻击方面的表现

SDN软件化的网络仍然不够成熟，特别是在安全方面，很容易成为许多攻击的主要目标，例如屏蔽攻击，这种攻击导致减少或屏蔽网络服务，使用户无法使用，或者可能成为其他攻击的门户。在这篇文章中，我们对发现sdn网络LDoS攻击的自动学习算法进行了评估，在这些算法中，网络安全系统可以分析模式并从中学习，以帮助防止类似攻击，并应对不断变化的行为。这可以帮助网络安全研究组更积极地预防实时威胁和应对主动的攻击。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Journal of engineering sciences and information technology

自引率

0.00%

发文量