Upptäckandet av DDoS-attacker är ett viktigt ämne inom nätsäkerhet. Förekomsten av programvarudefinierat nätverk (SDN) (Zhang et al., 2018) tar upp några nya metoder till detta ämne där vissa djupt lärande algoritm antas för att modellera attackbeteendet baserat på insamling från SDN-regulatorn. De befintliga metoderna såsom neurala nätverksalgoritm är dock inte tillräckligt praktiska för att kunna tillämpas. I detta papper är SDN-miljön med mininät och strålkastare (Ning et al., 2014) simuleringsplattform konstruerad, 6-tuble karakteristiska värden av switchflödestabellen extraheras, och sedan DDoS attackmodell byggs genom att kombinera SVM-klassificeringsalgoritmer. Experimenten visar att den genomsnittliga noggrannheten för vår metod är 95,24% med en liten mängd flödesuppsamling. Vårt arbete är av bra värde för upptäckten av DDoS attack i SDN.
I REF tar författarna upp DDoS-attacker baserade på klassificeringsalgoritmer för Support Vector Machine (SVM) i SDN-miljöer.
A DDoS Attack Detection Method Based on SVM in Software Defined Network
{'venue': 'Security and Communication Networks', 'journal': 'Security and Communication Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}