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J-GLOBAL ID：202202237523756146   整理番号：22A0067480

侵入検知システムを用いたソフトウェア定義ネットワーキングのセキュリティ-レビュー【JST・京大機械翻訳】

Securing Software Defined Networking Using Intrusion Detection System - A Review

著者 (4件)： Al-Mi’ani Noor (National Advanced IPv6 Centre of Excellence (NAv6), Universiti Sains Malaysia, Penang, Malaysia) ,  Anbar Mohammed (National Advanced IPv6 Centre of Excellence (NAv6), Universiti Sains Malaysia, Penang, Malaysia) ,  Sanjalawe Yousef (National Advanced IPv6 Centre of Excellence (NAv6), Universiti Sains Malaysia, Penang, Malaysia) ,  Karuppayah Shankar (National Advanced IPv6 Centre of Excellence (NAv6), Universiti Sains Malaysia, Penang, Malaysia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1487  ページ： 417-446  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時間に関して,従来のネットワークの広範な発展と固定性質に関するインターネット技術の進歩は,組織ビジネス要求を満足するために限られた能力を持った。新しいネットワークアーキテクチャとしてのソフトウェア定義ネットワーキング(SDN)は,既存のネットワークトポロジーの課題と課題を克服し,特有の特徴を提供する。しかし,SDNのこれらのプログラマブルで集中化されたアーキテクチャは,新しいセキュリティ脅威に悩まされ,それは革新的セキュリティアプローチと侵入検知システム(IDS)のような技術を必要とする。現在,SDNのIDSの大部分は機械学習法で実行される。しかし,深い学習法は,より良い検出性能を満たすのにも利用される。それでも,IDSの最近の包括的レビューは行われなかった。したがって,本論文は,セキュリティ問題と,セキュリティ問題のための解決策としての深い学習に基づくSDNの,包括的で詳細な概観と解析を提供し,それらの強みと弱点を強調して,次に,これらの短所から将来の研究方向を引き出した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  ネットワーク ,  集中化 ,  計算機アーキテクチャ ,  セキュリティ ,  インターネット ,  機械学習 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： ネットワークトポロジー ,  *侵入検知システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 攻撃 ,  コントローラ ,  侵入検知システム ,  セキュリティ ,  ソフトウェア定義ネットワーキング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 侵入検知システム ,  ソフトウェア定義ネットワーキング ,  セキュリティ ,  レビュー