Machine learning in OpenFlow network : comparative analysis of DDoS detection techniques
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 18، العدد 2 (31 مارس/آذار 2021)، ص ص. 221-226، 6ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2021-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Software Defined Network (SDN) allows the separation of a control layer and data forwarding at two different layers.
However, centralized control systems in SDN is vulnerable to attacks namely Distributed Denial of Service (DDoS).
Therefore, it is necessary for developing a solution based on reactive applications that can identify, detect, as well as mitigate the attacks comprehensively.
In this paper, an application has been built based on machine learning methods including, Support Vector Machine (SVM) using Linear and Radial Basis Function kernel, K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree (DTC), Random Forest (RFC), Multi-Layer Perceptron (MLP), and Gaussian Naïve Bayes (GNB).
The paper also proposed a new scheme of DDOS dataset in SDN by gathering considerably static data form using the port statistic.
SVM became the most efficient method for identifying DDoS attack successfully proved by the accuracy, precision, and recall approximately 100 % which could be considered as the primary algorithm for detecting DDoS.
In term of the promptness, KNN had the slowest rate for the whole process, while the fastest was depicted by GNB.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Singh, Arun Kumar. 2021. Machine learning in OpenFlow network : comparative analysis of DDoS detection techniques. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 18, no. 2, pp.221-226.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430920
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Singh, Arun Kumar. Machine learning in OpenFlow network : comparative analysis of DDoS detection techniques. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 18, no. 2 (Mar. 2021), pp.221-226.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430920
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Singh, Arun Kumar. Machine learning in OpenFlow network : comparative analysis of DDoS detection techniques. The International Arab Journal of Information Technology. 2021. Vol. 18, no. 2, pp.221-226.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430920
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 225-226
رقم السجل
BIM-1430920
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