DDoS Attack Detection Using Machine Learning Techniques in SDN - Second Edition
-
- Englisch ausgewählt
39,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
17.10.2025
Verlag
LAP LAMBERT Academic PublishingSeitenzahl
64
Maße (L/B/H)
22/15/0,4 cm
Gewicht
113 g
Sprache
Englisch
ISBN
978-620-0-52340-2
Software Defined Networks (SDN) paradigm was introduced to overcome the limitations of the traditional network. It becomes a promising network architecture that provide network operators more control over the network infrastructure. The controller also called as the operating system of the SDN which has the centralized control over the network. Despite all its capabilities, introduction of various architectural entities of SDN poses many security threats. Among many such security threats, Distributed Denial of Services (DDoS) is a rapidly growing attack. This targets the availability of the network, by flooding the controller with spoofed packets. Therefore, it is important to design a robust attack detection mechanism to prevent the control plane DDoS attack. In this work, we have used Machine Learning techniques such as Naive Bayes, Random Forest, Multilayer Perceptron and Support Vector Machines to classify and predict DDoS attacks like ICMP-Echo, Smurf, TCP SYN, and HTTP flood on a self generated dataset. Experimental results with proper analysis have been presented in this work.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für Ihr Feedback
Wir nutzen Ihr Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte haben Sie Verständnis, dass wir Ihnen keine Rückmeldung geben können. Falls Sie Kontakt mit uns aufnehmen möchten, können Sie sich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice