ABSTRACT Som en ny typ av nätverksstruktur tillhandahåller Software Defined Network (SDN) en ny lösning för nätverksflödeshantering och optimering, vilket har gjort att den exakta upptäckten av anomalien SDN flödar ett hett forskningsämne. Detta papper presenterar en SDN-baserad flödesdetekteringsmetod, bygger strukturer för att upptäcka anomali SDN flöden och utför klassificeringsdetektering på flödena med hjälp av det dubbla P-värdet av transduktiva konfidensmaskiner för K-nearest grannar algoritm. De experimentella resultaten visar att den föreslagna algoritmen uppnår en lägre falsk positiv hastighet, högre precision och bättre anpassning till SDN-miljön än andra algoritmer av samma typ. INDEX TERMS Intrusionsdetektering, detektionsalgoritmer, närmaste grannsökningar, SDN.
Peng m.fl. REF presenterade en anomalidetekteringsmetod för SDN-miljöer baserad på dubbel P-värde av transduktiva konfidensmaskiner för K-nearest-grannar algoritm (K-NN).
A Detection Method for Anomaly Flow in Software Defined Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}