論文の概要: A Novel Approach To Network Intrusion Detection System Using Deep Learning For Sdn: Futuristic Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02094v1
• Date: Wed, 3 Aug 2022 14:23:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-04 13:21:44.690600
• Title: A Novel Approach To Network Intrusion Detection System Using Deep Learning For Sdn: Futuristic Approach
• Title（参考訳）: sdnのための深層学習を用いたネットワーク侵入検知システムへの新しいアプローチ:未来的アプローチ
• Authors: Mhmood Radhi Hadi, Adnan Saher Mohammed
• Abstract要約: Software-Defined Networking (SDN)は、従来のネットワークのアーキテクチャを変更する次世代である。 本研究では,NIDS-DL(Network Intrusion Detection System-Deep Learning Module)アプローチを提案する。 提案手法はバイナリ分類と攻撃検出に有効であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software-Defined Networking (SDN) is the next generation to change the architecture of traditional networks. SDN is one of the promising solutions to change the architecture of internet networks. Attacks become more common due to the centralized nature of SDN architecture. It is vital to provide security for the SDN. In this study, we propose a Network Intrusion Detection System-Deep Learning module (NIDS-DL) approach in the context of SDN. Our suggested method combines Network Intrusion Detection Systems (NIDS) with many types of deep learning algorithms. Our approach employs 12 features extracted from 41 features in the NSL-KDD dataset using a feature selection method. We employed classifiers (CNN, DNN, RNN, LSTM, and GRU). When we compare classifier scores, our technique produced accuracy results of (98.63%, 98.53%, 98.13%, 98.04%, and 97.78%) respectively. The novelty of our new approach (NIDS-DL) uses 5 deep learning classifiers and made pre-processing dataset to harvests the best results. Our proposed approach was successful in binary classification and detecting attacks, implying that our approach (NIDS-DL) might be used with great efficiency in the future.
• Abstract（参考訳）: Software-Defined Networking (SDN)は、従来のネットワークのアーキテクチャを変更する次世代である。 SDNは、インターネットネットワークのアーキテクチャを変えるための有望なソリューションの1つです。 SDNアーキテクチャの集中的な性質により、攻撃はより一般的になる。 sdnのセキュリティを提供するのが不可欠です。 本研究では,SDN の文脈におけるネットワーク侵入検出システム-深層学習モジュール (NIDS-DL) のアプローチを提案する。 提案手法は,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)と多種多様なディープラーニングアルゴリズムを組み合わせる。 提案手法では,NSL-KDDデータセットの41の特徴から抽出した12の特徴を特徴選択法を用いて採用する。 我々は分類器(CNN, DNN, RNN, LSTM, GRU)を採用した。 分類器のスコアを比較すると, 精度は98.63%, 98.53%, 98.13%, 98.04%, 97.78%であった。 新たなアプローチ(nids-dl)の目新しさは、5つのディープラーニング分類器を使用して、最高の結果を得るためにデータセットを前処理することです。 提案手法はバイナリ分類と攻撃検出に成功し,将来的にはNIDS-DL(NIDS-DL)が有効である可能性が示唆された。

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