Yazar
Latah, Majd, Toker, L.
Basım Tarihi
2018-08-24
Basım Yeri
-
Mühendislik ve Teknoloji Enstitüsü
Konu
Yazılım tanımlı ağ oluşturma, Ağ güvenliği, Yapay zeka
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
2047-4954
Kayıt Numarası
e772d7dc-4f29-4cd3-9eeb-8206a50fd469
Tarih
2018-08-24
Örnek Metin
Yazılım tanımlı ağ oluşturma (SDN), daha esnek ağ uygulamalarının geliştirilmesine olanak tanıyan yeni bir paradigmadır. Merkezi bir kontrol noktasını temsil eden bir SDN denetleyicisi, çeşitli ağ uygulamalarını çalıştırmanın yanı sıra farklı ağ hizmetleri ve işlevlerini sürdürmekten de sorumludur. Etkin bir izinsiz giriş tespit sistemi seçmek, çalışan denetleyicinin yükünü azaltmaya yardımcı olur ve daha güvenli bir ağ oluşturur. Bu çalışmada, iyi bilinen anomali tabanlı saldırı tespit yaklaşımlarının performansını doğruluk, yanlış alarm oranı, hassasiyet, geri çağırma, f1 ölçümü, alıcı operatör karakteristik eğrisi altında kalan alan, yürütme süresi ve McNemar testi açısından araştırıyoruz. Yazarlar tam olarak şu sınıflandırıcıları kullandığımız denetimli makine öğrenimi yaklaşımlarına odaklanıyor: karar ağaçları, aşırı öğrenme makinesi, Naive Bayes, doğrusal diskriminant analizi, sinir ağları, destek vektör makineleri, rastgele orman, K-en yakın komşu, AdaBoost, RUSBoost, LogitBoost ve BaggingTrees; burada bu sınıflandırıcıların her birinin performansını karşılaştırmak için iyi bilinen NSL-KDD kıyaslama veri kümesini kullanıyoruz.
DOI
10.1049/iet-net.2018.5080
