INTRODUCING A NEW INTRUSION DETECTION METHOD IN THE SDN NETWORK TO INCREASE SECURITY USING DECISION TREE AND NEURAL NETWORK

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32010/26166127.2019.2.2.97.112
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Computer networks are difficult to use due to the large number of devices such as router, switch, hop, and many sophisticated security management protocols, but in networks defined with integrated management and configuration software, software-based networks are nowadays important.They are high-end and will become one of the most used and important communication tools in the IT world in the future.In these networks, like all other networks, data security and protection is crucial because a network that is not secure will not work, in this paper, we present a new method of intrusion detection in this network, which consists of two parts: training and testing.Looking to determine if the network is normal or not?By checking the output of these two categories, the current status of the network is determined.The proposed method uses decision tree and neural network.In each first class of tree, the classification of abnormal data is classified and in the second class, the norm data is in decision tree.The output of the decision tree is neural network input Shows that the proposed method performs well.