Abstract-Software Definited Networking (SDN) har utvecklats som en viktig möjliggörare för framtida agil Internet-arkitektur. Den flexibilitet som SDN-arkitekturen ger ger dock upphov till flera nya designproblem när det gäller nätsäkerhet. Dessa frågor måste behandlas på ett enhetligt sätt för att stärka den övergripande nätsäkerheten för framtida utbyggnad av SDN. I det här dokumentet föreslår vi därför att ett Gated Recurrent Unit Recurrent Neural Network (GRU-RNN) möjliggör intrångsdetekteringssystem för SDN. Den föreslagna metoden testas med hjälp av NSL-KDD dataset, och vi uppnår en noggrannhet på 89% med endast sex råa funktioner. Våra experimentresultat visar också att den föreslagna GRU-RNN inte försämrar nätprestandan. Genom omfattande experiment drar vi slutsatsen att det föreslagna tillvägagångssättet har en stark potential för intrångsdetektering i SDN-miljöerna.
I den senare fasen Tang et al. REF presenterade en gated recidiverande enhet recidiverande neurala nätverk (GRU-RNN) som möjliggör intrångsdetekteringen modell och uppnådde en hög grad av noggrannhet från hans tidigare arbete, men ändå antalet funktioner som användes var begränsad till endast sex.
Deep Recurrent Neural Network for Intrusion Detection in SDN-based Networks
{'venue': '2018 4th IEEE Conference on Network Softwarization and Workshops (NetSoft)', 'journal': '2018 4th IEEE Conference on Network Softwarization and Workshops (NetSoft)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}