Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same journal

Enhancing IoT security: A Creative Swagger Optimization algorithm for DDoS defence.

Network (Bristol, England)·2026
Same journal

Parametric optimization for electrical discharge diamond grinding (EDDG) system using dual approach.

Network (Bristol, England)·2025
Same journal

A novel lung cancer diagnosis model using hybrid convolution (2D/3D)-based adaptive DenseUnet with attention mechanism.

Network (Bristol, England)·2025
Same journal

Hybrid optimization enabled Eff-FDMNet for Parkinson's disease detection and classification in federated learning.

Network (Bristol, England)·2025
Same journal

AI-driven plant disease detection with tailored convolutional neural network.

Network (Bristol, England)·2025
Same journal

Layer modified residual Unet++ for speech enhancement using Aquila Black widow optimizer algorithm.

Network (Bristol, England)·2025

相关实验视频

Updated: May 28, 2025

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit
05:30

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit

Published on: September 8, 2023

475

优化辅助的深度双层框架用于在软件定义网络中检测DDoS攻击和建议的缓解.

Karthika Perumal1, Karmel Arockiasamy1

  • 1School of Computer Science and Engineering, Vellore Institute of Technology - Chennai, Chennai, India.

Network (Bristol, England)
|February 13, 2025
PubMed
概括

本研究介绍了一种新的软件定义网络 (SDN) 设计,用于打击物联网 (IoT) 环境中的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击. 该系统有效地检测和减轻DDoS威胁,提高物联网安全性.

科学领域:

  • 计算机科学 计算机科学
  • 网络安全 网络安全
  • 网络安全 网络安全

背景情况:

  • 物联网 (IoT) 设备越来越容易受到安全威胁,大规模分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击证明了这一点.
  • 物联网应用程序的扩散需要强大的安全措施来管理设备.
  • 软件定义的任何东西 (SDx) 范式为安全的物联网设备管理提供了一个有前途的方法.

研究的目的:

  • 设计和实施五阶段软件定义网络 (SDN) 系统,用于检测和减轻物联网网络中的DDoS攻击.
  • 通过先进的威胁检测和响应机制,提高物联网生态系统的安全态度.

主要方法:

  • 一个五阶段的SDN架构,包括一个DDoS攻击检测和缓解系统.
  • 数据预处理使用数据清理和特征选择通过增强的千平方方法.
  • 一个深层的两层架构,有四个用于攻击检测的分类器.
  • 使用混合MUAE方法优化量子神经网络 (QNN).
  • 一个分阶段的方法,在检测时正常数据路由转换到攻击缓解.

主要成果:

  • 拟议的系统实现了高准确率,预测达到96.02%,培训率为90%.
  • 与传统方法相比,该系统在DDoS攻击检测和缓解方面都表现出卓越的性能.
关键词:
这是一种DDoS攻击.穆阿阿姆 穆阿阿姆 穆阿姆优化的 QDNN 优化 QDNN在SDN中,SDN是SDN.深度二层分类器系统 两层分类器系统

更多相关视频

Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications
03:31

Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications

Published on: December 15, 2023

455
Automated Deployment of an Internet Protocol Telephony Service on Unmanned Aerial Vehicles Using Network Functions Virtualization
07:49

Automated Deployment of an Internet Protocol Telephony Service on Unmanned Aerial Vehicles Using Network Functions Virtualization

Published on: November 26, 2019

8.0K

相关实验视频

Last Updated: May 28, 2025

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit
05:30

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit

Published on: September 8, 2023

475
Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications
03:31

Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications

Published on: December 15, 2023

455
Automated Deployment of an Internet Protocol Telephony Service on Unmanned Aerial Vehicles Using Network Functions Virtualization
07:49

Automated Deployment of an Internet Protocol Telephony Service on Unmanned Aerial Vehicles Using Network Functions Virtualization

Published on: November 26, 2019

8.0K
  • 优化的QNN有效地识别恶意活动,触发缓解阶段.

    • 结论:

    • 开发的基于SDN的系统为保护物联网环境免受DDoS攻击提供了有效的解决方案.
    • 集成先进的机器学习技术,如QNN和优化方法,如MUAE显著提高了威胁检测和缓解能力.
    • 该研究验证了拟议系统在提高物联网安全性方面的优越性,而不是传统方法.