Wykorzystanie techniki uczenia ze wzmocnieniem w sieciach SDN

• Autorzy: Spiczyński Przemyslaw , Krygier Jaroslaw

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2019.6.3

Warianty tytułu

EN

The use of reinforced learning techniques in SDN networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule została przedstawiona koncepcja wykorzystania metody uczenia ze wzmocnieniem w sieciach SDN, w kontekście ochrony przed atakami odmowy usługi. Ponadto została przedstawiona metodyka realizacji testowania zaproponowanego systemu bezpieczeństwa. Artykuł zawiera również analizę wyników, zebranych przy wykorzystaniu opracowanego emulatora modułu uczącego.

EN

The article presents the concept of using reinforced learning methods in SDN networks in the context of protection against denial of service attacks. Also, the methodology for testing the proposed security system has been presented. The article also contains an analysis of the results collected using the developed emulator of the learning module.

Słowa kluczowe

PL

sieci programowalne; uczenie maszynowe; uczenie ze wzmocnieniem; atak odmowy usługi

EN

programmable networks; machine learning; reinforced learning; denial of service attacks

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 60, nr 6
• Strony: 12--16
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Spiczyński Przemyslaw

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki

autor

Krygier Jaroslaw

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki

Bibliografia

• [1] P. Göransson, C. Black, T. Culver - Software Defined Networks. A Comprehensive Approach. Second Edition, Morgan Kaufmann, 2017.
• [2] A. Burkov, The Hundred-Page Machine Learning Book, 2019.
• [3] R. Sutton, A. Barto - Reinforcement learning: An introduction, MA: MIT press, 1998.
• [4] K. Goswami - Intelligent Threat-Aware Response System in Software-Defined Networks, 2017.
• [5] J. Martins, M. Campos - A Security Architecture Proposal for Detection and Response to Threats in SDN Networks, 2016.
• [6] C. Yu, C. Lumezanu, A. Sharma, Q. Xu, G. Jiang, H. Madhyastha - Software-defined Latency Monitoring in Data Center Networks, 2015.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).