Einbruchmeldesystem

Software-Defined Networks (SDN) bieten eine verbesserte Netzwerkverwaltung und -steuerung führen aber auch neue Sicherheitslücken ein. In diesem Buch wird ein umfassender Ansatz für die Erkennung von Angriffen in SDN-Umgebungen vorgestellt der Elliptic Curve Cryptography (ECC) für eine sichere Datenübertragung mit einem hybriden maschinellen Lernmodell für eine genaue Angriffsklassifizierung kombiniert. Das System nutzt das Curve25519-Dalek-Hash (CDH)-Schlüsselaustauschprotokoll um sensible Netzwerkdaten zu verschlüsseln und Vertraulichkeit und Integrität zu gewährleisten. Ein hybrides Modell das XG-Boost- und Light-GBM-Algorithmen integriert wird für eine effiziente und genaue Angriffserkennung eingesetzt. Das vorgeschlagene System wird anhand eines realen SDN-Datensatzes evaluiert und zeigt eine hohe Genauigkeit und Effizienz bei der Erkennung bösartiger Aktivitäten.