المجلة الدولية للعلوم والتقنية

International Science and Technology Journal

ISSN: 2519-9854 (Online)

ISSN: 2519-9846 (Print)

DOI: www.doi.org/10.62341/ISTJ

مجلة علمية محكّمة تهتم بنشر البحوث والدراسات في مجال العلوم التطبيقية، تصدر دورياً تحت إشراف نخبة من الأساتذة

DDoS Attacks Detection Based on ASVM in Software-Defined Networking

الملخص
أشارت الاهتمامات البحثية إلى أن الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN) تتمتع بميزات عديدة مقارنة بالشبكات التقليدية. حيث ان مفهوم الشبكات المعرفة البرمجيات يقوم على فصل بيانات التحكم عن بيانات التوجيه ماديا في أجهزة الشبكة. لقد ثبت أن مفهوم الشبكات المعرفة بالبرمجيات كان قادرًا على حل بعض مشكلات الأمان، وخوارزمية آلة متجه الدعم (SVM) هي الخوارزمية الحالية التي ساعدت كثيرًا في حل بعض مشكلات الشبكة. ومع ذلك، فإن مفهوم الشبكات القائم على البرمجيات لا يزال عرضة لنقاط الضعف. من بين أهم التهديدات الأمنية التي تواجه استقرار الشبكة هو هجوم منع الخدمة الموزع (DDoS). في هذا العمل يتم اقتراح نموذج أمني قائم على خوارزمية آلة متجه الدعم المتقدمة (ASVM) لتكون بمثابة تحسين لخوارزمية (SVM) نظرًا لقدرتها العالية بالتعامل مع تعدد الفئات واكتشاف تهديدات هجوم (DDoS) من طبقة التحكم ومحولات (OpenFlow).
Abstract
Research interests have indicated over the years that software-defined network (SDN) has a great advantage over the traditional network. The benefit of SDN is the ability of the network control to be physically separated from forwarding devices. It has been established that SDN has been able to solve certain security issues, The support vector machine (SVM) algorithm is the existing algorithm that has helped a great deal to solve certain network issues. However, SDN is still prone to vulnerabilities. One of which is the distributed denial of service (DDoS) attacks. The advanced support vector machine (ASVM) is proposed in this research to serve as an enhancement to the SVM because of its ability to multiclass and detect DDoS attack threats from the control layer and OpenFlow switches in SDN.