DDOS attacks detection using machine learning models in SDNS
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 728928
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
SDN (Software Defined Networking) has numerous benefits, including management, scalability, and increased efficiency. Furthermore, SDN has unique security challenges, particularly when the controller of it is subject to Distributed Denial of Service (DDoS) assaults. When DDoS assaults are launched against the SDN controller, the process and communication capacities are exceeded. For the attacker packets, the controller creates superfluous flow, causing the switch flow entries to build up and the system to collapse catastrophically. In this work, various methods were used to identify DDoS assaults in SDN. First, SDN was used to collect specific features for the datasets in both ordinary and DDoS network attacks. We picked the features to reduce the algorithms, making them easier to follow, and reduce the training time. Our features were trained and evaluated using logistic regression. Classification methods based on K-Nearest Neighbors (KNN) and Artificial Neural Networks (ANN). The results of the tests revealed that the Artificial Neural Network (ANN) classifier had the best accuracy rate (98.9 percent) in detecting DDoS attacks. The findings show that machine learning can improve detection of DDoS assaults in SDN while also reducing loads of the processing and delays.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi algoritmalarının hibrit yaklaşımı ile ağ anomalisi tespiti
Network anomaly detection with a hybrid approach of machine learning algorthms
FEYZA ÖZGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN
- Novel time-series based DDoS attack detection schemes for traditional networks and software defined networks
Geleneksel ve yazılım tabanlı ağlar için yeni, zaman serisi bağlamlı DDoS saldırı tespit şemaları
RAMIN FULADİ
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Distributed detection of ddos attacks in machine learning-enabled software defined networks
Başlık çevirisi yok
ALİ CAN FİDANCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPolıtecnıco Dı MılanoPROF. FRANCESCO MUSUMECİ
PROF. MASSİMO TORNATORE
- DDoS attack detection using machine learning and deep learning methods
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile DDoS atak tespiti
DENİZ MERVE GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTed ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİN KUĞU
- DDOS saldırılarının tespit edilmesinde makine öğrenimi yöntemlerinin uygulanması
Application of machine learning methods in determining DDOSattacks
TUĞBA AYTAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN