tailieunhanh - Áp dụng phương pháp học máy để phát hiện tấn công DDoS trong môi trường thực nghiệm mạng SDN

Bài viết "Áp dụng phương pháp học máy để phát hiện tấn công DDoS trong môi trường thực nghiệm mạng SDN" nghiên cứu một mô hình phát hiện các cuộc tấn công DDoS trong mạng SDN dựa trên phương pháp học máy, mà cụ thể là Support Vector Machine (SVM) bằng việc sử dụng các tham số trong mạng. Mời các bạn cùng tham khảo! | Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2022 Áp dụng phương pháp học máy để phát hiện tấn công DDoS trong môi trường thực nghiệm mạng SDN Cấn Quang Trường Nguyễn Thanh Tùng Phạm Minh Bảo Nguyễn Tiến Đạt Lâm Xuân Toàn Đinh Thị Thái Mai Bộ môn Hệ thống Viễn thông Khoa Điện tử - Viễn thông Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội Email dttmai@ Tóm tắt nội dung Mạng định nghĩa bằng phần mềm Software quản lý tập trung là một điểm yếu của SDN bởi cả hệ thống sẽ Defined Network - SDN là một kiến trúc mạng mới hướng đến sụp đổ nếu controller bị tấn công. Đặc biệt là với DDoS khi sự linh hoạt trong hệ thống và sự đơn giản trong cách vận hành tại 1 thời điểm rất nhiều gói tin với địa chỉ giả sẽ được gửi đến quản lý qua việc kiểm soát tập trung. Điều này giúp cho SDN rất controller. Điều này sẽ gây ra sự quá tải băng thông lãng phí dễ thích nghi với nhu cầu về mạng hiện nay nhưng nó cũng là 1 yếu điểm lớn khi SDN phải đối mặt với các cuộc tấn công mạng. tài nguyên và dẫn đến việc bộ điều khiển không thể tiếp nhận Tấn công từ chối dịch vụ Distributed Denial of Service - DDoS được yêu cầu dịch vụ người dùng. Chính vì thế việc phát hiện là một kiểu tấn công phổ biến trong mạng nhằm chiếm dụng tài sớm và ngăn chặn các cuộc tấn công DDoS là một yêu cầu cấp nguyên hệ thống gây ra sự tắc nghẽn cho toàn mạng và sẽ đặc biệt bách và cần thiết cho mạng này để đảm bảo được vấn đề an nguy hiểm với các hệ thống quản lý tập trung như mạng SDN. ninh mạng. Trong nghiên cứu này chúng tôi nghiên cứu một mô hình phát hiện các cuộc tấn công DDoS trong mạng SDN dựa trên phương pháp học máy mà cụ thể là Support Vector Machine SVM bằng việc sử dụng các tham số trong mạng. Bằng kết quả mô phỏng và đặc biệt chúng tôi đã xây dựng một mô hình mạng SDN thực tế và áp dụng mô hình nghiên cứu vào thực nghiệm kết quả cho thấy phương án của chúng tôi có khả năng phát hiện nhanh các cuộc tấn công DDoS và đem lại độ chính xác rất cao. Index Terms

• Quản trị mạng
• Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ 25
• Hội nghị Điện tử Truyền thông Công nghệ Thông tin
• Phương pháp học máy
• Phát hiện tấn công DDoS
• Môi trường thực nghiệm mạng SDN
• Software Defined Network
• Mô hình AN BEATS
• Dự báo phụ tải điện ngắn hạn
• Vận hành hệ thống điện
• Biến đổi Fourier rời rạc
• Giải thuật học sâu
• Quá trình chẩn đoán chữa bệnh
• Phân luồng người bệnh
• Kỹ thuật tuệ nhân tạo
• Thuật toán đo nhịp thở
• Thiết bị đeo
• Cảm biến gia tốc
• Vi điều khiển hiệu năng thấp
• Hệ thống cảnh báo tích hợp trong gia đình
• Bộ thu phát RF
• Hệ thống nhúng
• Tích hợp cảm biến
• Gậy chống thông minh
• Lưới điện thông minh
• Công nghệ lưới điện thông minh
• Đánh giá lưới điện thông minh
• An ninh năng lượng điện
• Mạch tạo số giả ngẫu nhiên PRNG
• Công nghệ Skywater 130nm
• Thiết kế vi mạch số
• Thiết kế vi mạch mã nguồn mở
• Dung lượng đường xuống
• Hệ thống đa người dùng
• Phương pháp tiền mã hóa
• Phương pháp đa truy nhập không trực giao
• Kỹ thuật lọc nhiễu
• Tấn công kênh bên
• Lọc nhiễu VMD
• Lọc nhiễu PCA
• Tiền điện tử Stablecoin
• Đồng stablecoin thuật toán
• Tiền điện tử
• Tiền tệ pháp định
• An toàn thông tin
• Lưới điện siêu nhỏ thông minh
• Công nghệ viễn thông 5G
• Tấn công dữ liệu xấu
• Hệ thống UAV
• Tán xạ ngược
• Biểu thức thông lượng
• Thiết bị không người lái UAV
• Chuẩn mã hóa video H 266/Versatile Video Coding
• Truyền thông đa phương tiện
• Mã hóa video
• Mạng nơ ron tích chập
• Sai số ước lượng tần số
• Thuật toán tích lũy tương can phổ
• Hệ thống Sonar thụ động
• Sai số trung bình bình phương
• Động cơ SSBM
• Mô hình động học động cơ SSBM
• Điều khiển động cơ SSBM
• Slotless Self Bearing Motor
• Analog Front End
• Thiết kế mạch Analog Front End
• Công nghệ CMOS 180nm
• Tín hiệu y sinh
• Robot tay máy đôi
• Trí tuệ nhân tạo đa thể thức
• Hệ điều hành ROS
• Máy tính nhúng
• Thiết kế bộ khuếch đại phân bố
• Công nghệ MMIC
• Transistor hiệu ứng trường
• Khuếch đại băng rộng MMIC
• Mạch chia công suất
• Thiết kế mạch chia công suất
• Thuật toán tối ưu bầy đàn
• Chuyển đổi trở kháng đa băng
• Chế tạo thiết bị IoT giám sát
• Thu thập dữ liệu từ xa
• Bộ điều khiển tụ bù hạ áp
• Chuẩn truyền thông Modbus RTU
• Hệ thống định vị trong nhà
• Hệ thống điều hướng trong nhà
• Robot di động
• Robot Operating System
• Cân bằng Gramian
• Giảm bậc mô hình
• Giảm bậc bộ điều khiển robot
• Cắt ngắn ngẫu nhiên cân bằng
• Kỹ thuật bù tần số
• Mạch OCL LDO
• Ổn áp điện áp rơi thấp
• Tỷ số loại bỏ tạp âm
• Quỹ đạo Quadrotor
• Nonlinear Model Predictive Control
• Điều khiển proportial integral derivative
• Phương trình động học tịnh tiến
• Bộ khuếch đại tín hiệu hai đường
• Hệ thống thu phát vô tuyến 5G
• Bộ chia công suất Wilkinson
• Máy thu phát vô tuyến
• Ăng ten mảng phản xạ
• Cấu hình một lớp băng rộng
• Hệ thống thông tin vệ tinh
• Hệ thống ra đa