تقييم أداء تقنيات تعلم الآلة في كشف هجمات LDoS في شبكات SDN

المؤلفون

  • دانيال يوسف يوسف
  • بشرى علي معلا

الكلمات المفتاحية:

الشبكات المعرفة برمجيا
هجوم حجب الخدمة منخفض معدل النقل
تعلم الآلة
الأمن الإلكتروني

الملخص

ما تزال الشبكات المعرفة برمجيا SDN غير ناضجة كفاية وخاصة من الناحية الأمنية، ويمكن أن تصبح بسهولة هدفاً رئيساً للعديد من الهجمات كهجمات حجب الخدمة التي تسبب تقليل أو حجب خدمات الشبكة وجعلها غير متاحة للمستخدمين، أو قد تكون أيضاً بوابة لهجمات أخرى.
نقدم في هذه المقالة تقييم لمجموعة من خوارزميات التعلم الآلي في كشف هجمات LDoS في شبكات SDN، حيث يمكن لأنظمة الأمن السيبراني تحليل الأنماط والتعلم منها للمساعدة في منع الهجمات المماثلة والاستجابة للسلوك المتغير. وهذا يمكن أن يساعد فرق البحث في الأمن السيبراني على أن تكون أكثر استباقية في منع التهديدات والاستجابة للهجمات النشطة في الزمن الحقيقي.

السير الشخصية للمؤلفين

دانيال يوسف يوسف

كلية الهندسة الميكانيكية والكهربائية | جامعة تشرين | سورية

بشرى علي معلا

كلية الهندسة | جامعة المنارة | سورية

التنزيلات

منشور

2022-09-27

كيفية الاقتباس

1.
تقييم أداء تقنيات تعلم الآلة في كشف هجمات LDoS في شبكات SDN. JESIT [انترنت]. 27 سبتمبر، 2022 [وثق 28 مارس، 2024];6(6):15-36. موجود في: https://journals.ajsrp.com/index.php/jesit/article/view/5587

إصدار

القسم

المقالات

كيفية الاقتباس

1.
تقييم أداء تقنيات تعلم الآلة في كشف هجمات LDoS في شبكات SDN. JESIT [انترنت]. 27 سبتمبر، 2022 [وثق 28 مارس، 2024];6(6):15-36. موجود في: https://journals.ajsrp.com/index.php/jesit/article/view/5587