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J-GLOBAL ID：202202258493806636   整理番号：22A0980203

SDNにおけるDDoS攻撃の検出と軽減のための一次元畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

One-Dimensional Convolutional Neural Network for Detection and Mitigation of DDoS Attacks in SDN

著者 (2件)： Alshra’a Abdullah (Communication Networks Group, Department of Electrical Engineering and Information Technology, Technische Universitaet Ilmenau, Ilmenau, Germany) ,  Jochen Seitz (Communication Networks Group, Department of Electrical Engineering and Information Technology, Technische Universitaet Ilmenau, Ilmenau, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13175  ページ： 11-28  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトウェア定義ネットワーキング(SDN)において,コントローラプレーンは,ネットワークとその管理応用のグローバル知識のため,ネットワークトラフィックを管理する際に不可欠な構成要素である。しかし,攻撃者は,全ネットワークをパライズする制御装置に向けて,悪意のあるトラフィックを直す試みである。本研究では,1次元畳込みニューラルネットワーク(1D-CNN)を用いて,エントロピー情報を評価する制御装置を保護した。従って,CICDDoS2019データセットを用いて,提案モデルの性能を評価し,次にSDN環境における提案の有効性を調べた。実験結果は,提案したアプローチが,最新の手法のベンチマーク状態の1つと比較して,分散サービス(DDoS)攻撃の検出に対して,精度,リコール,F1スコア,および受信者操作特性(ROC)に関して非常に高い強化を達成することを明らかにした。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  制御装置 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  通信路容量 ,  *一次元 ,  *行為 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  学習アルゴリズム ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： *DDoS攻撃 ,  ネットワークトラフィック ,  受信者 ,  攻撃者 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ソフトウェア定義ネットワーキング(SDN) ,  侵入検知システム(IDS) ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  サービス分散サービス(DDoS) ,  深層学習アルゴリズム(DLA)

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： SDN ,  DDoS攻撃 ,  畳込みニューラルネットワーク