Distribuerad Förnekelse av tjänst (DDoS) är en av de vanligaste attackerna som en organisatorisk nätverksinfrastruktur stöter på idag. Vi föreslår en djupinlärning baserad multi-vektor DDoS detektionssystem i en programvarudefinierad nätverk (SDN) miljö. SDN ger flexibilitet att programmera nätverksenheter för olika mål och eliminerar behovet av tredjeparts leverantörsspecifik hårdvara. Vi implementerar vårt system som en nätverksapplikation ovanpå en SDN-styrenhet. Vi använder djupt lärande för funktionsreduktion av en stor uppsättning funktioner som härrör från nätverkstrafikhuvuden. Vi utvärderar vårt system baserat på olika prestandamått genom att tillämpa det på trafikspår som samlats in från olika scenarier. Vi observerar hög noggrannhet med en låg falsk-positiv för attack upptäckt i vårt föreslagna system.
Niyaz m.fl. Ref föreslog en modell baserad på DL i SDN-miljön, eliminerar behovet av utrustning från tredje part och uppnår olika mål och minskar fördelen med ett brett spektrum av funktioner.
A Deep Learning Based DDoS Detection System in Software-Defined Networking (SDN)
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}