ABSTRACT Software-definierat nätverk (SDN) är det viktigaste resultatet av omfattande forskningsinsatser under de senaste decennierna för att omvandla Internetinfrastrukturen till mer programmerbar, konfigurerbar och hanterbar. Men kritiska cyberhot i den SDN-baserade molnmiljön stiger snabbt, där distribuerad överbelastningsattack (DDoS) är en av de mest skadliga cyberattackerna. I detta dokument föreslår vi en effektiv lösning för att hantera DDoS-attacker i den SDN-baserade molnmiljön. Vi introducerar först en ny hybrid maskininlärning modell baserad på stöd vektormaskin och självorganisera kartalgoritmer för att förbättra trafikklassificeringen. Sedan föreslår vi ett förbättrat historiebaserat IP-filtreringssystem (eHIPF) för att förbättra attackdetektionshastigheten och hastigheten. Slutligen introducerar vi en ny mekanism som kombinerar både hybridmaskininlärningsmodellen och eHIPF-systemet för att göra en DDoS-attackförsvarare för den SDN-baserade molnmiljön. Testbädden implementeras i ett SDN-baserat moln med servicefunktionskedja. Genom praktiska experiment, den föreslagna DDoS attack försvarare har visat sig överträffa befintliga mekanismer för DDoS attack klassificering och detektion. De omfattande experiment som genomförts med olika DDoS-angreppsnivåer visar att den föreslagna mekanismen är en effektiv, innovativ strategi för att försvara DDoS-attacker i det SDN-baserade molnet. INDEX TERMS Distribuerade överbelastningsattacker, maskininlärning, programvarudefinierade nätverk, nätverksfunktionsvirtualisering.
Phan och Park REF föreslog en lösning för att hantera DDoS-attacker i den SDN-baserade molnmiljön.
Efficient Distributed Denial-of-Service Attack Defense in SDN-Based Cloud
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}