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 author

A dynamic reward framework for scalable and efficient IoT-WSN routing using deep reinforcement learning.

Scientific reports·2026
Same author

A multimodal deep learning framework for precise silicosis detection on radiographic images.

Scientific reports·2026
Same author

Cross-attention guided explainable deep transformer model for multi-level classification of rare neurological disorders using MRI images.

Scientific reports·2026
Same author

Innovative Hybrid CNN-Transformer Deep Learning Models For The Automated Diagnosis Of Monkeypox From Medical Images.

Journal of visualized experiments : JoVE·2026
Same author

Advancing biomedical data analytics using explainable neural network-based learning model for progressive neurodegenerative disorder diagnosis.

Scientific reports·2026
Same author

Modelling of hybrid deep ensemble learning based skin lesion detection using FCNN denoising and inception-dilated ResNetV2.

Scientific reports·2026

相关实验视频

Updated: May 10, 2025

Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images
08:20

Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images

Published on: October 27, 2023

1.2K

在软件定义的网络环境中为下一代网络安全提供metaparameter优化的混合深度学习模型.

C Labesh Kumar1, Suresh Betam2, Denis Pustokhin3

  • 1Department of Mechanical Engineering, Institute of Aeronautical Engineering, Hyderabad, Telangana, India.

Scientific reports
|April 24, 2025
PubMed
概括

本研究介绍了软件定义网络中的新网络安全,使用混合深度学习模型和二进制Narwhal优化器 (CSSDN-HDLBNO) 方法来打击分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击. 这种新的方法在软件定义网络环境中检测这些威胁时达到99.40%的准确性.

关键词:
二元纳瓦尔优化器二元纳瓦尔优化器网络安全 网络安全深度学习是一种深度学习.分布式拒绝服务.软件定义网络 软件定义网络

更多相关视频

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment
13:19

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment

Published on: March 13, 2021

8.9K
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

430

相关实验视频

Last Updated: May 10, 2025

Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images
08:20

Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images

Published on: October 27, 2023

1.2K
Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment
13:19

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment

Published on: March 13, 2021

8.9K
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

430

科学领域:

  • 网络安全 网络安全
  • 网络安全 网络安全
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 软件定义网络 (SDN) 集中控制,为分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击等网络威胁创建漏洞.
  • 深度学习 (DL) 模型虽然强大于入侵检测,但可能容易受到对抗性攻击,导致错误分类.
  • 现有的网络入侵检测系统 (NIDS) 需要加强,以有效应对动态SDN环境中的复杂网络威胁.

研究的目的:

  • 在软件定义网络中开发一种新的网络安全,利用混合深度学习模型和二进制鱼优化器 (CSSDN-HDLBNO) 方法.
  • 提供可扩展和有效的解决方案,以保护SDN环境免受不断变化的网络威胁,特别是DDoS攻击.
  • 提高SDN中网络威胁检测的准确性和稳定性.

主要方法:

  • 使用min-max缩放进行数据规范化.
  • 使用Binary Narwhal Optimizer (BNO) 进行特征选择.
  • DDoS攻击分类采用卷积神经网络与双向门式反复单元和注意力机制 (CNN-BiGRU-AM).
  • 使用海优化算法 (SOA) 的超参数调整.

主要成果:

  • CSSDN-HDLBNO方法在检测SDN数据集中的DDoS攻击方面表现出卓越的性能.
  • 实现了高精度99.40%,在各种评估指标上表现优于现有模型.
  • 验证了拟议的混合深度学习和优化技术的有效性和稳定性.

结论:

  • CSSDN-HDLBNO方法在保护SDN环境免受DDoS攻击方面取得了重大进展.
  • 混合深度学习模型与先进的优化技术相结合,为网络入侵检测提供了一个强大的框架.
  • 该研究强调了将新型优化算法与深度学习集成为增强网络安全解决方案的潜力.