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

العناوين الأخرى

Evaluating the performance of machine learning techniques in detecting LDoS attacks in SDNs

المؤلفون المشاركون

دانيال يوسف يوسف
معلا، بشرى علي

المصدر

مجلة العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات

العدد

المجلد 6، العدد 6 (30 سبتمبر/أيلول 2022)، ص ص. 15-36، 22ص.

الناشر

المركز القومي للبحوث

تاريخ النشر

2022-09-30

دولة النشر

فلسطين (قطاع غزة)

عدد الصفحات

22

التخصصات الرئيسية

الهندسة الكهربائية

الملخص EN

SDNs are still not mature enough, especially in terms of security, and can easily become a prime target for many attacks such as DoS attacks that reduce or block network services and make them unavailable to users, or they may also be a gateway to other attacks.

In this article, we present an evaluation of a set of machine learning algorithms in detecting LDoS attacks in SDNs, where cybersecurity systems can analyze and learn patterns to help prevent similar attacks and respond to changing behavior.

this can help cybersecurity research teams be more proactive in preventing threats and responding to active attacks in real time.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

دانيال يوسف يوسف ومعلا، بشرى علي. 2022. تقييم أداء تقنيات تعلم الآلة في كشف هجمات LDoS في شبكات SDN. مجلة العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات،مج. 6، ع. 6، ص ص. 15-36.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1426656

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

دانيال يوسف يوسف ومعلا، بشرى علي. تقييم أداء تقنيات تعلم الآلة في كشف هجمات LDoS في شبكات SDN. مجلة العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات مج. 6، ع. 6 (أيلول 2022)، ص ص. 15-36.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1426656

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

دانيال يوسف يوسف ومعلا، بشرى علي. تقييم أداء تقنيات تعلم الآلة في كشف هجمات LDoS في شبكات SDN. مجلة العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات. 2022. مج. 6، ع. 6، ص ص. 15-36.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1426656

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

العربية

الملاحظات

يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 34-36

رقم السجل

BIM-1426656