SDN/NFV-based framework for autonomous defense against slow-rate DDoS attacks by using reinforcement learning

计算机科学 服务拒绝攻击 强化学习 灵活性(工程) 软件定义的网络 计算机安全 网络安全 适应(眼睛) 网络管理 入侵检测系统 网络功能虚拟化 互联网 计算机网络 人工智能 操作系统 云计算 光学 物理 统计 数学
作者
Noe M. Yungaicela-Naula,Cesar Vargas‐Rosales,Jesús Arturo Pérez Díaz
出处
期刊:Future Generation Computer Systems [Elsevier BV]
卷期号:149: 637-649 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.future.2023.08.007
摘要

The unforeseen and skyrocketed shift in the number of connections to the Internet during the last years has created vast and critical vulnerabilities in networks that cybercriminals have quickly seized to launch high-volume DDoS attacks. Existing tools, such as advanced firewalls or intrusion prevention systems (IPS), cannot handle such an elevated volume of attacks because these solutions are dependent on humans. Therefore, adaptation of the current network security solutions to automated ones is more significant than ever to foster the development of the zero-touch networks and service management (ZSM) paradigm. Building on our preliminary work in this field, in this study, we provide a software-defined networking (SDN)-based framework that automates the detection and mitigation of slow-rate DDoS attacks. The framework uses deep learning (DL) to detect attacks and reinforcement learning (RL) to mitigate them. Furthermore, a network function virtualization (NFV)-assisted moving target defense (MTD) mechanism is included to amplify the effectiveness and flexibility of the solution. The framework is tested on a simulated network using open-source tools, namely Open Network Operating System (ONOS), Containernet, Apache Web Server, and Docker. The source code of a prototype of the framework is shared, which can be used and improved by interested researchers. Finally, the experimental results demonstrate that RL agents learn optimal DDoS mitigation policies in different scenarios and that they quickly adapt to new conditions that vary in short periods of time.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
哭泣半双发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
zrs发布了新的文献求助10
2秒前
mew桑完成签到,获得积分10
2秒前
王讯完成签到,获得积分10
2秒前
天天完成签到 ,获得积分10
3秒前
冥冥之极为昭昭应助LYB吕采纳,获得10
3秒前
didilucky完成签到,获得积分10
3秒前
冷静白亦完成签到,获得积分10
3秒前
mia完成签到,获得积分10
3秒前
阔达代芹完成签到,获得积分10
4秒前
wlw完成签到,获得积分10
4秒前
摆烂fish完成签到,获得积分10
5秒前
隐形曼青应助诚心谷南采纳,获得10
5秒前
义气天真完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
zero37完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
执着凡梦应助Xiaoyan采纳,获得10
6秒前
6秒前
7秒前
djf完成签到,获得积分10
7秒前
摸鱼校尉完成签到,获得积分0
7秒前
YUU完成签到,获得积分10
8秒前
粱乘风完成签到,获得积分10
8秒前
Owen应助wangnn采纳,获得10
9秒前
wyx完成签到 ,获得积分10
11秒前
cherlie应助yuiiuy采纳,获得10
11秒前
黎雪芳完成签到,获得积分10
12秒前
ding应助zrs采纳,获得10
12秒前
果子发布了新的文献求助10
12秒前
受伤南霜完成签到 ,获得积分10
12秒前
周keyan发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
上将军顺完成签到,获得积分10
13秒前
丁凛完成签到,获得积分10
15秒前
科研通AI2S应助小羊羊采纳,获得10
16秒前
徐州檀完成签到,获得积分10
16秒前
Yiwaa完成签到,获得积分10
16秒前
Phantom1234完成签到,获得积分10
16秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 1000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976918
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3521120
关于积分的说明 11206103
捐赠科研通 3257952
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798932
邀请新用户注册赠送积分活动 878017
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806723