Czasopismo | PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE | Rocznik 2019 - zeszyt 7

WYKRYWANIE ANOMALII W SIECIACH STEROWANYCH PROGRAMOWO Z WYKORZYSTANIEM DYNAMICZNEJ TELEMETRII ORAZ GŁĘBOKICH SIECI NEURONOWYCH

ANOMALY DETECTION IN SOFTWARE DEFINED NETWORKS USIGN DYNAMIC TELEMETRY WITH DEEP NEURAL NETWORKS

10.15199/59.2019.7.29

nr katalogowy: 121135
10.15199/59.2019.7.29

Streszczenie

Wraz ze wzrostem dostępności mocy obliczeniowej uczenie maszynowe w dzisiejszych czasach skupia się coraz bardziej na metodach głębokiego uczenia. Powszechna automatyzacja procesów skłania do przemyślenia nowoczesnych implementacji sieciowych w rozumieniu ich bezpieczeństwa i szybkiego, jak i dokładnego reagowania na awarie. Niniejszy artykuł opisuje wykorzystanie głębokich sieci neuronowych do wykrywania anomalii w ruchu sieciowym w sieciach sterowanych programowo (SDN). Dodatkowo, obrazuje szerszy pogląd na automatyzację monitorowania sieci z wykorzsytaniem dynamicznej telemetrii.

Abstract

With the increasing availability of computational power, nowadays machine learning focuses more and more on deep learning methods. The widespread automation of processes leads to the rethinking of modern network implementations in the understanding of their safety and quick and accurate response to failures. This article describes the use of deep neural networks to detect anomalies in network traffic in conjunction with SDN. In addition, it provides a broader view of network monitoring automation with the usage of dynamic telemetry.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Fernandes, G., et al., "A comprehensive survey on network anomaly detection," Telecomm. Sys., tom 70, nr 3, str. 447-489, 2019.
[2] Cisco Global Cloud Index: Forecast and Methodology, 2016-2021 Cisco White Paper, 2018.
[3] W. Xia, Y. Wen, C. H. Foh, D. Niyato i H. Xie, "A Survey on Software-Defined Networking," Communications Surveys Tutorials, IEEE, tom 17, nr 1, str. 27-51, 2015.
[4] L. Cui, at al., "When big data meets software-defined networking: SDN for big data and big data for SDN," IEEE Network, tom 30, nr 1, pp. 58-65, 2016.
[5] Strona domowa projektu PNDA, http://pnda.io, dostęp marzec 2019
[6] T.N. Sainath, O. Vinyals, A. Senior, H. Sak, "Convolutional, Long Short-Term Memory, fully connected Deep Neural Networks," IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), str. 4580-4584, 2015.
[7] D. Barber, C.M. Bishop, "Ensemble Learning in Bayesian Neural Networks," Neural Networks and Machine Learning, Springer, str. 215-237, 1998.
[8] N. Srivastava, et al., "Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting," Journal of Machine Learning Research, tom 15, str. 1929-1958, 2014.
[9] Y. Gal, "Uncertanity in Deep Learning," PhD thesis, Dep. of Engineering University of Cambridge,2016.
[10]F. Pukelsheim, “The Three Sigma Rule." American Statistician, tom 48, nr 88-91, 1994.
[11]Kontroler Ryu, https://osrg.github.io/ryu/, dostęp marzec 2019

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 121135 "WYKRYWANIE ANOMALII W SIE..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - e-zeszyt (pdf) 2019-7 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	30.50 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

300.00 zł

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - papierowa prenumerata roczna	348.00 zł brutto 322.22 zł netto 25.78 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - pakowanie i wysyłka	21.00 zł brutto 17.07 zł netto 3.93 zł VAT (stawka VAT 23%)

369.00 zł

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	450.00 zł brutto 416.67 zł netto 33.33 zł VAT (stawka VAT 8%)

450.00 zł

Zeszyt

2019-7

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma