پیوندهای مفید
اخبار و اعلانات
آمار
| تعداد نشریات | 418 |
| تعداد شماره‌ها | 9,997 |
| تعداد مقالات | 83,560 |
| تعداد مشاهده مقاله | 77,801,309 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 54,843,928 |
شناسایی حملات DDoS در سوئیچ های SDN با رویکرد یادگیری عمیق و هوش گروهی | ||
| مهندسی مخابرات جنوب | ||
| مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 26 آذر 1402 | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.30495/jce.2023.1998267.1233 | ||
| نویسندگان | ||
| محمدرضا ملاخلیلی میبدی* 1؛ محسن اقبالی2 | ||
| 1استادیار گروه کامپیوتر، گروه مهندسی کامپیوتر، واحد میبد، دانشگاه آزاد اسلامی، میبد، ایران | ||
| 2دانشجوی دکتری مهندسی کامپیوتر، گروه مهندسی کامپیوتر، واحد میبد، دانشگاه آزاد اسلامی، میبد، ایران | ||
| چکیده | ||
| گره های اینترنت اشیاء میتواند به انواع بدافزار آلوده شود و هر وسیله هوشمند به عنوان یک گره حمله کننده بات نت ظاهر شود. چالش بیشتر سیستمهای تشخیص نفوذ در اینترنت اشیاء، عدم انتخاب ویژگی هوشمندانه و عدم تعادل مجموعه داده آموزشی و متمرکز بودن است. در این مقاله یک سیستم تشخیص نفوذ کارآمد برای اینترنت اشیاء بر اساس معماری توزیع شده شبکه SDN ارایه شده است. در روش پیشنهادی در مرحله اول مجموعه داده با استفاده از روش SMOTE متعادلسازی میشود و سپس در مرحله دوم با استفاده از الگوریتم بهینهسازی کرکس افریقایی، ویژگیهای مهم انتخاب میشود. در مرحله سوم روش یادگیری عمیق LSTM در کنترلر SDNآموزش داده میشود تا سوئیچهای شبکه SDN از این مدل آموزش یافته برای تشخیص حملات استفاده نمایند. در روش پیشنهادی آدرس گرههای حمله کننده بین سوئیچهای SDN به اشتراک گذاشته میشود تا گره حمله کننده در همه سوئیچها به عنوان گره حمله کننده تشخیص داده شود و حملات DDoS متوقف شود. آزمایشات در محیط متلب و در مجموعه داده NSL-KDD اجراء شده است و نتایج آزمایشات نشان میدهد روش پیشنهادی در تشخیص حملات دارای دقت، حساسیت و صحتی برابر 99.34%، 99.16% و 98.93% است. روش پیشنهادی در تشخیص حملات DDoS نسبت به روشهای انتخاب ویژگی مبتنی بر الگوریتم بهینهسازی وال، الگوریتم بهینه سازی شاهین، الگوریتم بهینهسازی عقاب طلایی دقت بیشتری دارد. روش پیشنهادی در تشخیص حملات DDoS نسبت به روشهای یادگیری عمیق از جمله LSTM، RNN و CNN نیز دارای دقت بیشتری برای تشخیص حملات است. | ||
| کلیدواژه‌ها | ||
| اینترنت اشیاء؛ سیستم تشخیص نفوذ؛ حملات DDoS؛ شبکه SDN؛ یادگیری عمیق | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 267 |
||