Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Intrusion Detection in Software Defined Networks with Self-organized Maps

Tytuł:
Intrusion Detection in Software Defined Networks with Self-organized Maps
Autorzy:
Jankowski, D.
Amanowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/308109.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
IDS dataset
machine learning
metasploit
network security
network simulation
OpenFlow
virtualization
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2015, 4; 3-9
1509-4553
1899-8852
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The Software Defined Network (SDN) architecture provides new opportunities to implement security mechanisms in terms of unauthorized activities detection. At the same time, there are certain risks associated with this technology. The presented approach covers a conception of the measurement method, virtual testbed and classification mechanism for SDNs. The paper presents a measurement method which allows collecting network traffic flow parameters, generated by a virtual SDN environment. The collected dataset can be used in machine learning methods to detect unauthorized activities.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies