Geri Dön

Towards prediction of security attacks on software defined networks: A big data analytic approach

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 786657
  2. Yazar: EMRE ÜNAL
  3. Danışmanlar: DR. RATTİKORN HEWETT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Texas Tech University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 38

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Cyber-physical systems (CPS) tightly integrate physical and computing processes by monitoring and control data interacting between them via underlying networks. Software Defined Network (SDN) Technology has increasingly become essential in many advanced computer networks, including those in modern CPS, to provide flexible and agile network development. Despite many benefits that SDN offers, malicious attacks that can eventually prevent network services are unavoidable. Among the most predominant attacks on SDN controller layer, Link Discovery Attack and ARP (Address Resolution Protocol) Spoofing Attack are fundamental in that they are the gateways of many other SDN threats and attacks. To defend these attacks, most existing techniques either rely on relatively complex data validation techniques or use thresholds that can be subjective and unable to detect more than one type of attacks at a time if one deciding factor is used. While Big data technology, particularly machine learning, has been widely used for intrusion/anomaly detection, little has been done in SDN. This paper explores how well this technology can be used to predict these SDN attacks. By employing typical machine learning algorithms on simulated data of routing in SDN when attacks occur, preliminary results, obtained from four machine learning models, show the average area under ROC curve of over 96% and 92% for sample size 50,970 (12 switches) and 60,000 (20 switches), respectively. Further experiments show near-linear scaling in training time for the best performing algorithm when sample size grows up to 100,000.

Benzer Tezler

  1. Otomatik üretim kontrolü sistemlerine yapılan yanlış veri enjeksiyon saldırılarının torbalama ağaçları algoritması ile tespiti

    Detection of false data injection attacks on automatic generation control systems with bagged trees algorithm

    ATAKAN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  2. Soğuk savaş sonrasında çok yönlü tehdit algılamaları: Asimetrik tehdit

    Multi-dimentional threat perceptions aftermath cold war: Asymmetric threat

    BARIŞ GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Uluslararası İlişkilerEge Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TANJU TOSUN

  3. İran'ın Orta Doğu politikasının Türkiye'nin güvenliğine etkileri

    The reflections of İran's Middle East policy on Turkey's security

    DİLEK AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Uluslararası İlişkilerHarp Akademileri Komutanlığı

    Strateji Bilimi Bölümü

    DR. RASİM ÜNLÜ

  4. Yeni nesil internet protokolü IPv6'da güvenlik riskleri ve olası çözüm önerileri

    The security risks and probable solution suggestions on a new generation internet protocol IPv6

    ALİ EFE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. RIFAT ÇÖLKESEN

  5. Cyber tools as foreign policy instruments in trilateral relations: Analysing cyber-attacks targeting the United Kingdom

    Üçlü ilişkilerde dış politika aracı olarak siber araçlar: Birleşik Krallık'ı hedef alan siber saldırıların analizi

    ATAKAN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Siyasal BilimlerGalatasaray Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MENENT SAVAŞ CAZALA