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

Other Title(s)

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

Joint Authors

دانيال يوسف يوسف
معلا، بشرى علي

Source

مجلة العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات

Issue

Vol. 6, Issue 6 (30 Sep. 2022), pp.15-36, 22 p.

Publisher

National Research Center

Publication Date

2022-09-30

Country of Publication

Palestine (Gaza Strip)

No. of Pages

22

Main Subjects

Electronic engineering

Abstract 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.

American Psychological Association (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

Modern Language Association (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

American Medical Association (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

Data Type

Journal Articles

Language

Arabic

Notes

يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 34-36

Record ID

BIM-1426656