![](/images/graphics-bg.png)
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
Publication Date
2022-09-30
Country of Publication
Palestine (Gaza Strip)
No. of Pages
22
Main Subjects
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