Abstract-Software Definited Networking (SDN) har nyligen vuxit fram för att bli en av de lovande lösningarna för framtidens Internet. Med den logiska centraliseringen av styrenheter och en global nätverksöversikt ger SDN oss en chans att stärka vår nätverkssäkerhet. SDN ger oss dock också en farlig ökning av potentiella hot. I detta dokument tillämpar vi en djupinlärningsmetod för flödesbaserad anomalidetektering i en SDN-miljö. Vi bygger en Deep Neural Network (DNN) modell för ett intrångsdetekteringssystem och utbildar modellen med NSL-KDD Dataset. I detta arbete använder vi bara sex grundläggande funktioner (som enkelt kan erhållas i en SDN-miljö) tagna från fyrtioen funktioner i NSL-KDD Dataset. Genom experiment bekräftar vi att det djupa lärandet visar på en stark potential att användas för flödesbaserad anomalidetektering i SDN-miljöer.
En djupinlärningsmetod för flödesbaserad anomalidetektering i en programvarudefinierad nätverksmiljö (SDN) introduceras i REF.
Deep learning approach for Network Intrusion Detection in Software Defined Networking
{'venue': '2016 International Conference on Wireless Networks and Mobile Communications (WINCOM)', 'journal': '2016 International Conference on Wireless Networks and Mobile Communications (WINCOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}