A DDoS Attack Detection Method Based on SVM in Software Defined Network
المؤلفون المشاركون
Ye, Jin
Cheng, Xiangyang
Zhu, Jian
Feng, Luting
Song, Ling
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The detection of DDoS attacks is an important topic in the field of network security.
The occurrence of software defined network (SDN) (Zhang et al., 2018) brings up some novel methods to this topic in which some deep learning algorithm is adopted to model the attack behavior based on collecting from the SDN controller.
However, the existing methods such as neural network algorithm are not practical enough to be applied.
In this paper, the SDN environment by mininet and floodlight (Ning et al., 2014) simulation platform is constructed, 6-tuple characteristic values of the switch flow table is extracted, and then DDoS attack model is built by combining the SVM classification algorithms.
The experiments show that average accuracy rate of our method is 95.24% with a small amount of flow collecting.
Our work is of good value for the detection of DDoS attack in SDN.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ye, Jin& Cheng, Xiangyang& Zhu, Jian& Feng, Luting& Song, Ling. 2018. A DDoS Attack Detection Method Based on SVM in Software Defined Network. Security and Communication Networks،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214586
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ye, Jin…[et al.]. A DDoS Attack Detection Method Based on SVM in Software Defined Network. Security and Communication Networks No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214586
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ye, Jin& Cheng, Xiangyang& Zhu, Jian& Feng, Luting& Song, Ling. A DDoS Attack Detection Method Based on SVM in Software Defined Network. Security and Communication Networks. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214586
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214586
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر