كشف هجمات حجب الخدمة الموزعة على الشبكات المعرفة برمجياً باستخدام التعلم العميق

الملخص

يهدف هذا البحث إلى تطوير منهجية فعّالة لكشف ومنع هجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS) في الشبكات المعرفة برمجياً (SDN) باستخدام تقنيات التعلم العميق. إذ تبدأ الدراسة باستعراض الطرق السابقة المتبعة في كشف هذه الهجمات، وتحليل مدى كفاءتها عند تطبيقها في بيئة SDN. وبناءً على القصور الموجود في الطرق التقليدية، يقترح البحث نموذجاً يعتمد على الشبكات العصبية العميقة، وتحديداً الوحدات التكرارية المبوبة (GRU)، حيث تم تدريب النموذج باستخدام قاعدة بيانات CICDDoS2019. وعليه، تم تقييم فعالية الطريقة المقترحة من خلال معايير الدقة، الإحكام، والاسترداد، بالإضافة إلى اختبار النموذج في بيئة محاكاة باستخدام Mininet. وعليه فقد أظهرت النتائج تفوق النموذج المقترح، حيث حقق نسبة كشف وصلت إلى 99% في السيناريوهات القياسية، مع استقرار ملحوظ مقارنة بالطرق التقليدية. وتوصل البحث إلى أن استخدام التعلم العميق يعزز بشكل كبير من أمان واستقرار الشبكات المعرفة برمجياً، موصياً بإجراء مزيد من الدراسات حول الهجمات المعقدة في بيئات الشبكات الواسعة.